संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

TensorFlow हब पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का एक व्यापक भंडार है जो फाइन-ट्यूनिंग के लिए तैयार है और कहीं भी तैनात किया जा सकता है। tensorflow_hub लाइब्रेरी के साथ न्यूनतम मात्रा में कोड के साथ नवीनतम प्रशिक्षित मॉडल डाउनलोड करें।

निम्नलिखित ट्यूटोरियल आपको अपनी आवश्यकताओं के लिए TF हब से मॉडलों का उपयोग करने और उन्हें लागू करने के साथ आरंभ करने में मदद करेंगे। इंटरएक्टिव ट्यूटोरियल आपको उन्हें संशोधित करने और अपने परिवर्तनों के साथ उन्हें निष्पादित करने देता है। किसी इंटरैक्टिव ट्यूटोरियल के साथ छेड़छाड़ करने के लिए उसके शीर्ष पर Google Colab में चलाएँ बटन पर क्लिक करें।

यदि आप मशीन लर्निंग और TensorFlow से अपरिचित हैं, तो आप छवियों और टेक्स्ट को वर्गीकृत करने, छवियों में वस्तुओं का पता लगाने, या प्रसिद्ध कलाकृति की तरह अपने स्वयं के चित्रों को स्टाइल करने का अवलोकन प्राप्त करके शुरू कर सकते हैं:

फूलों को अलग करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित छवि क्लासिफायरियर के शीर्ष पर एक केरस मॉडल बनाएं।
पाठ वर्गीकरण भावना विश्लेषण कार्य को हल करने के लिए केरस मॉडल बनाने के लिए BERT का उपयोग करें।
पिकासो, वैन गॉग या अपनी खुद की शैली की छवि की तरह एक तंत्रिका नेटवर्क को एक छवि को फिर से बनाने दें।
FasterRCNN या SSD जैसे मॉडलों का उपयोग करके छवियों में वस्तुओं का पता लगाएं।

TensorFlow हब से एनएलपी, छवियों, ऑडियो और वीडियो मॉडल का उपयोग करने के तरीके के लिए अधिक उन्नत ट्यूटोरियल देखें।

TensorFlow हब के मॉडल के साथ सामान्य NLP कार्यों को हल करें। बाएं नेविगेशन में सभी उपलब्ध एनएलपी ट्यूटोरियल देखें।

यूनिवर्सल सेंटेंस एनकोडर के साथ वाक्यों को वर्गीकृत और शब्दार्थ रूप से तुलना करें।
TPU पर चल रहे GLUE बेंचमार्क कार्यों को हल करने के लिए BERT का उपयोग करें।
बहुभाषी यूनिवर्सल वाक्य एनकोडर Q&A मॉडल का उपयोग करके SQuAD डेटासेट से क्रॉस-लिंगुअल प्रश्नों के उत्तर दें।

एक्सप्लोर करें कि GAN, सुपर रेज़ोल्यूशन मॉडल और अन्य का उपयोग कैसे करें। लेफ्ट नेवी में सभी उपलब्ध इमेज ट्यूटोरियल देखें।

GAN का उपयोग करके कृत्रिम चेहरे बनाएं और उनके बीच इंटरपोलेट करें।
डाउनसैंपल की गई छवियों का रिज़ॉल्यूशन बढ़ाएँ।
दिए गए चित्रों के नकाबपोश भाग को भरें।

पिच पहचान और ध्वनि वर्गीकरण सहित ऑडियो डेटा के लिए प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके ट्यूटोरियल का अन्वेषण करें।

स्पाइस मॉडल का उपयोग करके अपने आप को गाते हुए रिकॉर्ड करें और अपनी आवाज की पिच का पता लगाएं।
ऑडियोसेट-यूट्यूब कॉर्पस से ध्वनि को 521 ऑडियो इवेंट कक्षाओं के रूप में वर्गीकृत करने के लिए यामनेट मॉडल का उपयोग करें।

एक्शन रिकग्निशन, वीडियो इंटरपोलेशन, और बहुत कुछ के लिए वीडियो डेटा के लिए प्रशिक्षित एमएल मॉडल आज़माएं।

फुलाए हुए 3D ConvNet मॉडल का उपयोग करके किसी वीडियो में 400 क्रियाओं में से एक का पता लगाएं।
3D कनवल्शन के साथ इनबेटिंगिंग का उपयोग करके वीडियो फ़्रेम के बीच इंटरपोलेट करें।
ऐसे वीडियो खोजें जो किसी टेक्स्ट क्वेरी से सबसे अधिक संबंधित हों।