Learn the latest in machine learning, generative AI, and more at WiML Symposium 2023
Register
TensorFlow Hub
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
TensorFlow Hub 是用于存储可重用机器学习资产的开放仓库和库。tfhub.dev 仓库中提供了许多预训练模型:文本嵌入向量、图像分类模型、TF.js/TFLite 模型等。该仓库向社区贡献者开放。
借助 tensorflow_hub
库,您可以下载并以最少的代码量在 TensorFlow 程序中重用这些模型。
import tensorflow_hub as hub
model = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2")
embeddings = model(["The rain in Spain.", "falls",
"mainly", "In the plain!"])
print(embeddings.shape) #(4,128)
后续步骤
如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2022-06-07。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"没有我需要的信息"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"太复杂/步骤太多"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"内容需要更新"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻译问题"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"示例/代码问题"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"其他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"易于理解"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"解决了我的问题"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"其他"
}]