תודה שהתכווננת ל-Google I/O. צפה בכל ההפעלות לפי דרישה צפה לפי דרישה

מתחילים

TensorFlow Hub הוא מאגר מקיף של דגמים מאומנים מראש המוכנים לכוונון עדין וניתנים לפריסה בכל מקום. הורד את הדגמים המאומנים האחרונים עם כמות מינימלית של קוד עם ספריית tensorflow_hub .

המדריכים הבאים אמורים לעזור לך להתחיל בשימוש ויישום מודלים מ-TF Hub לצרכים שלך. מדריכים אינטראקטיביים מאפשרים לך לשנות אותם ולבצע אותם עם השינויים שלך. לחץ על הלחצן הפעל ב-Google Colab בחלק העליון של מדריך אינטראקטיבי כדי להתעסק בו.

למתחילים

אם אינך מכיר למידת מכונה ו-TensorFlow, אתה יכול להתחיל בקבלת סקירה כללית של איך לסווג תמונות וטקסט, זיהוי אובייקטים בתמונות, או על ידי סגנון התמונות שלך כמו יצירות אמנות מפורסמות:

בנו דגם של Keras על גבי סיווג תמונות מיומן מראש כדי להבחין בין פרחים.

סיווג טקסט עם BERT

השתמש ב-BERT כדי לבנות מודל של Keras כדי לפתור משימת ניתוח סיווג טקסט.
תן לרשת נוירונים לצייר מחדש תמונה בסגנון פיקאסו, ואן גוך או כמו תמונה בסגנון שלך.
זיהוי אובייקטים בתמונות באמצעות דגמים כמו FasterRCNN או SSD.

למפתחים מנוסים

בדוק מדריכים מתקדמים יותר לשימוש במודלים של NLP, תמונות, אודיו ווידאו מ- TensorFlow Hub.

הדרכות NLP

פתור משימות NLP נפוצות עם מודלים מ- TensorFlow Hub. הצג את כל מדריכי ה-NLP הזמינים בניווט השמאלי.

סווגו והשוו משפטים סמנטית עם מקודד המשפטים האוניברסלי.
השתמש ב-BERT כדי לפתור משימות רף של GLUE הפועלות על TPU.
ענה על שאלות חוצות לשוניות ממערך הנתונים של SQuAD באמצעות מודל השאלות והתשובות הרב לשוני של מקודד המשפטים האוניברסלי.

הדרכות תמונה

גלה כיצד להשתמש ב-GAN, דגמי רזולוציית סופר ועוד. הצג את כל מדריכי התמונות הזמינים בניווט השמאלי.

צור פרצופים מלאכותיים ואינטרפולציה ביניהם באמצעות GANs.
שפר את הרזולוציה של תמונות שנדגמו למטה.
מלא את החלק המסוכה של תמונות נתונות.

הדרכות שמע

חקור מדריכים באמצעות מודלים מאומנים לנתוני אודיו, כולל זיהוי גובה הצליל וסיווג צליל.

הקלט את עצמך שר וגלה את גובה הקול שלך באמצעות מודל SPICE.
השתמש במודל YAMNet כדי לסווג צלילים כ-521 מחלקות אירועי אודיו מהקורפוס של AudioSet-YouTube.

מדריכי וידאו

נסה מודלים מיומנים של ML לנתוני וידאו לזיהוי פעולות, אינטרפולציה של וידאו ועוד.

זהה אחת מ-400 פעולות בסרטון באמצעות מודל ConvNet 3D Inflated.
אינטרפולציה בין מסגרות וידאו באמצעות Inbetweening עם פיתולי תלת מימד.

אחזור טקסט לווידאו

מצא סרטונים שהכי קשורים לשאילתת טקסט.