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TensorFlow हब , पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का एक व्यापक भंडार है जो कहीं भी फाइन-ट्यूनिंग और तैनाती के लिए तैयार है। नवीनतम प्रशिक्षित मॉडल डाउनलोड करें, जिसमें कम से कम tensorflow_hub लाइब्रेरी के साथ कोड हो।

निम्नलिखित ट्यूटोरियल को आपकी आवश्यकताओं के लिए TF हब से मॉडल का उपयोग करने और लागू करने में मदद करनी चाहिए। इंटरएक्टिव ट्यूटोरियल आपको उन्हें संशोधित करने और अपने परिवर्तनों के साथ निष्पादित करने देते हैं। इसके साथ छेड़छाड़ करने के लिए इंटरेक्टिव ट्यूटोरियल के शीर्ष पर Google Colab बटन में रन पर क्लिक करें।

यदि आप मशीन लर्निंग और टेन्सरफ्लो से अपरिचित हैं, तो आप छवियों और टेक्स्ट को वर्गीकृत करने, छवियों में वस्तुओं का पता लगाने, या प्रसिद्ध कलाकृति जैसी अपनी खुद की तस्वीरों को स्टाइल करने के तरीके का अवलोकन प्राप्त करके शुरू कर सकते हैं:

फूलों को अलग करने के लिए एक पूर्व प्रशिक्षित छवि क्लासिफायर के शीर्ष पर केरस मॉडल बनाएँ।
टेक्स्ट क्लासिफटन्ट सेंटिमेंट एनालिसिस टास्क को हल करने के लिए केरस मॉडल बनाने के लिए BERT का उपयोग करें।
एक तंत्रिका नेटवर्क पिकासो, वैन गॉग की शैली में या अपनी खुद की शैली छवि की तरह एक छवि को फिर से बनाएं।
FasterRCNN या SSD जैसे मॉडल का उपयोग करके छवियों में वस्तुओं का पता लगाएं।

TensorFlow हब से एनएलपी, चित्र, ऑडियो और वीडियो मॉडल का उपयोग करने के तरीके के बारे में अधिक उन्नत ट्यूटोरियल देखें।

TensorFlow हब से मॉडल के साथ सामान्य एनएलपी कार्यों को हल करें। सभी उपलब्ध एनएलपी ट्यूटोरियल को बाईं नौसेना में देखें।

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

अन्वेषण करें कि GANs, सुपर रिज़ॉल्यूशन मॉडल और अधिक का उपयोग कैसे करें। बाईं नौसेना में सभी उपलब्ध छवि ट्यूटोरियल देखें।

कृत्रिम चेहरे उत्पन्न करें और GAN का उपयोग करके उनके बीच में अंतर करें।
Downsampled छवियों के संकल्प को बढ़ाने।
दिए गए चित्रों का मुखौटा भाग भरें।

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

अपने आप को गायन रिकॉर्ड करें और स्पाइस मॉडल का उपयोग करके अपनी आवाज की पिच का पता लगाएं।
AudioSet-YouTube कॉर्पस से 521 ऑडियो इवेंट कक्षाओं के रूप में ध्वनियों को वर्गीकृत करने के लिए YAMNet मॉडल का उपयोग करें।

कार्रवाई मान्यता, वीडियो प्रक्षेप, और बहुत कुछ के लिए वीडियो डेटा के लिए प्रशिक्षित एमएल मॉडल देखें।

एक वीडियो में 400 डी इन्फ्लूएंट मॉडल का उपयोग करके 400 में से एक का पता लगाएं।
3 डी कन्वर्सेशन के साथ इनबेटनिंग का उपयोग करके वीडियो फ्रेम के बीच इंटरपोलेट करें।
ऐसे वीडियो खोजें जो किसी टेक्स्ट क्वेरी से संबंधित हों।