O TensorFlow Hub é um repositório completo de modelos pré-treinados prontos para ajustes finais e implantação em qualquer lugar. A biblioteca tensorflow_hub permite fazer o download e reutilizar os modelos treinados mais recentes com uma quantidade mínima de código. Os tutoriais a seguir ajudarão você a começar a usar e aplicar modelos do Hub de acordo com suas necessidades. Os tutoriais interativos permitem modificá-los e executá-los com suas mudanças. Clique no botão Executar no Google Colab na parte superior de um tutorial para interagir com ele.
Se você não estiver familiarizado com machine learning e o TensorFlow, comece com uma visão geral de como classificar imagens e texto ou estilizando suas próprias imagens como artistas famosos:
Crie um modelo do Keras com base em um classificador de imagens pré-treinado para distinguir flores.
Classifique as resenhas de filmes como positivas ou negativas.
Deixe uma rede neural redesenhar uma imagem no estilo Picasso, Van Gogh ou das suas próprias imagens.
Se você estiver familiarizado com o TensorFlow, confira tutoriais mais avançados.
Explore o embedding CORD-19 analisando palavras semanticamente semelhantes e classificando artigos científicos.
Encontre manchetes de notícias com proximidade semântica de uma determinada consulta.
Classifique e compare de forma semântica as frases com o codificador multilíngue de frases universais.
Compare semanticamente frases de diferentes idiomas usando o codificador de frases universais multilíngue.
Detecte objetos em imagens usando módulos como FasterRCNN ou SSD.
Gere rostos artificiais e faça a interpolação deles.
Faça a correspondência entre os principais pontos de duas imagens usando DELF.
Detecte uma das 400 ações em um vídeo usando o modelo ConvNet 3D inflado.
Preveja o que aconteceu em um vídeo entre o primeiro e o último frames.