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TensorFlow Hub es un repositorio completo de modelos entrenados previamente, listos para ser ajustados e implementados en cualquier lugar. La biblioteca tensorflow_hub te permite descargar y reutilizar los últimos modelos entrenados con una cantidad mínima de código. Los siguientes tutoriales deberían ayudarlo a comenzar a usar y aplicar modelos de Hub a sus necesidades. Los tutoriales interactivos le permiten modificarlos y ejecutarlos con sus cambios. Haga clic en el botón Ejecutar en Google Colab en la parte superior de un tutorial interactivo para jugar con él.
Si no está familiarizado con el aprendizaje automático y TensorFlow, puede comenzar por obtener una descripción general de cómo clasificar imágenes y texto, detectar objetos en imágenes o estilizar sus propias imágenes como artistas famosos:
Construya un modelo de Keras encima de un clasificador de imágenes previamente entrenado para distinguir flores.
Clasifique las reseñas de películas como positivas o negativas a partir de inserciones de texto previamente entrenadas.
Deje que una red neuronal vuelva a dibujar una imagen al estilo de Picasso, van Gogh o como su propia imagen.
Detecta objetos en imágenes usando módulos como FasterRCNN o SSD.
Si está familiarizado con TensorFlow, puede echar un vistazo a tutoriales más avanzados.
Clasifica y compara semánticamente oraciones con el codificador universal de oraciones.
Utilice BERT para clasificar las críticas de películas como positivas o negativas.
Responda preguntas del conjunto de datos SQuAD.
Genere caras artificiales e interpole entre ellas mediante GAN.
Mejora la resolución de las imágenes muestreadas.
Llena la parte enmascarada de las imágenes dadas.
Detecte una de las 400 acciones en un video usando el modelo Inflated 3D ConvNet.
Encuentre videos que estén más relacionados con una consulta de texto.