Посетите симпозиум «Женщины в машинном обучении» 7 декабря Зарегистрируйтесь сейчас

Дополнительные ссылки на API

Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Этот раздел содержит дополнительные коллекции справочных страниц API для проектов и пакетов, отдельных от пакета tensorflow , но не имеющих выделенных страниц дочернего сайта.

Репозиторий моделей TensorFlow

Репозиторий моделей TensorFlow предоставляет реализации современных моделей (SOTA).

Каталог Official /projects содержит коллекцию моделей SOTA, использующих высокоуровневый API TensorFlow. Они должны хорошо поддерживаться, тестироваться и обновляться с помощью новейшего API TensorFlow.

Код библиотеки, используемый для построения и обучения этих моделей, доступен в виде пакета pip. Вы можете установить его с помощью:

$ pip install tensorflow-models-official  # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build

Чтобы установить пакет из исходников, обратитесь к этим инструкциям .

Пакет tensorflow-models-official содержит два модуля верхнего уровня: tensorflow_models и orbit . Вы можете импортировать их с помощью:

import tensorflow_models as tfm
import orbit

Модели тензорного потока

Ссылка на API .

Модуль tensorflow_models занимается построением моделей и настройкой обучения. Функциональность для конкретного приложения доступна в tfm.vision и tfm.nlp .

Орбита

Ссылка на API .

Модуль orbit определяет гибкую и легкую библиотеку для написания настраиваемого кода цикла обучения в TensorFlow. Orbit гибко подходит к типам моделей, с которыми она работает. Вы можете использовать Orbit для обучения моделей Keras (в качестве альтернативы Model.fit ), но вам вообще не нужно использовать Keras. Orbit легко интегрируется с tf.distribute и поддерживает работу на различных типах устройств (CPU, GPU и TPU).