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TensorFlow Hub è un repository completo di modelli pre-addestrati pronti per l'ottimizzazione e implementabili ovunque. La libreria tensorflow_hub ti consente di scaricare e riutilizzare gli ultimi modelli addestrati con una quantità minima di codice. I seguenti tutorial dovrebbero aiutarti a iniziare a utilizzare e applicare i modelli da Hub alle tue esigenze. I tutorial interattivi ti consentono di modificarli ed eseguirli con le tue modifiche. Fai clic sul pulsante Esegui in Google Colab nella parte superiore di un tutorial interattivo per armeggiare con esso.
Se non hai familiarità con l'apprendimento automatico e TensorFlow, puoi iniziare ottenendo una panoramica su come classificare immagini e testo, rilevando oggetti nelle immagini o stilizzando le tue immagini come artisti famosi:
Crea un modello Keras sopra un classificatore di immagini pre-addestrato per distinguere i fiori.
Classifica le recensioni dei film come positive o negative a partire da incorporamenti di testo pre-addestrati.
Lascia che una rete neurale ridisegni un'immagine nello stile di Picasso, van Gogh o come la tua immagine.
Rileva oggetti nelle immagini utilizzando moduli come FasterRCNN o SSD.
Se hai familiarità con TensorFlow, puoi dare un'occhiata a tutorial più avanzati.
Classifica e confronta semanticamente le frasi con Universal Sentence Encoder.
Esplora BERT ottimizzato su diverse attività come MNLI, SQuAD e PubMed, in esecuzione su GPU.
Rispondi alle domande dal set di dati SQuAD.
Genera volti artificiali e interpola tra di loro utilizzando i GAN.
Migliora la risoluzione delle immagini sottocampionate.
Riempi la parte mascherata delle immagini date.
Rileva una delle 400 azioni in un video utilizzando il modello ConvNet 3D gonfiato.
Trova i video più correlati a una query di testo.