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TensorFlow Hub es un repositorio completo de modelos previamente entrenados que están listos para que realices los ajustes necesarios y los implementes donde quieras. Descarga los modelos entrenados más recientes con una cantidad mínima de código con la biblioteca tensorflow_hub.

Los siguientes instructivos deberían ayudarte a comenzar a utilizar y aplicar modelos de TF Hub según tus necesidades. Los instructivos interactivos te permiten modificarlos y ejecutarlos con los cambios. Haz clic en el botón Ejecutar en Google Colab en la parte superior de un instructivo interactivo para empezar a trabajar en él.

Si no tienes experiencia con el aprendizaje automático ni con TensorFlow, comienza con una descripción general sobre cómo clasificar imágenes y textos, detectar objetos en imágenes o replicar el estilo de artistas famosos en tus propias imágenes:

Compila un modelo de Keras sobre un clasificador de imágenes previamente entrenado para distinguir flores.
Usa BERT para compilar un modelo de Keras que permita resolver una tarea de análisis de opiniones para clasificar textos.
Haz que una red neuronal vuelva a dibujar una imagen con el estilo de Picasso, de van Gogh o con tu propio estilo.
Detecta objetos en imágenes con módulos como FasterRCNN o SSD.

Echa un vistazo a los instructivos más avanzados para descubrir cómo usar modelos de video, PLN, imágenes y audio desde TensorFlow Hub.

Resuelve tareas comunes de PLN con modelos de TensorFlow Hub. Consulta todos los instructivos de PLN disponibles en la barra de navegación izquierda.

Clasifica y compara semánticamente oraciones con el Codificador universal de oraciones.
Usa BERT para resolver tareas comparativas de GLUE benchmark ejecutándose en TPU.
Responde preguntas realizadas en otros idiomas desde el conjunto de datos de SQuAD con el modelo de preguntas y respuestas del Codificador universal de oraciones en varios idiomas.

Explora cómo usar GAN, modelos de superresolución y más. Consulta todos los instructivos de imágenes disponibles en la barra de navegación izquierda.

Genera rostros artificiales e interpola de un rostro a otro con los GAN.
Mejora la resolución de las imágenes de reducción de muestreo.
Completa la parte cubierta de una determinada imagen.

Explora los instructivos con modelos entrenados para datos de audio, incluidos el reconocimiento del tono y la clasificación del sonido.

Grábate cantando y detecta el tono de tu voz con el modelo SPICE.
Usa el modelo YAMNet para clasificar sonidos en 521 clases de eventos de audio desde el corpus de AudioSet-YouTube.

Prueba los modelos de AA para datos de video a fin de reconocer las acciones, interpolar videos y más.

Detecta una de 400 acciones de un video con el modelo de ConvNet 3D aumentado.
Interpola entre fotogramas de video que usan Inbetweening con convoluciones 3D.
Busca los videos que están más relacionados con una búsqueda de texto.