Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English
TensorFlow Hub là một kho lưu trữ toàn diện các mô hình được đào tạo trước sẵn sàng để tinh chỉnh và có thể triển khai ở bất cứ đâu. Thư viện tensorflow_hub cho phép bạn tải xuống và sử dụng lại các mô hình được đào tạo mới nhất với số lượng mã tối thiểu. Các hướng dẫn sau đây sẽ giúp bạn bắt đầu sử dụng và áp dụng các mô hình từ Hub vào nhu cầu của bạn. Các hướng dẫn tương tác cho phép bạn sửa đổi chúng và thực thi chúng với các thay đổi của bạn. Nhấp vào nút Run in Google Colab ở đầu hướng dẫn tương tác để mày mò.
Nếu chưa quen với học máy và TensorFlow, bạn có thể bắt đầu bằng cách tìm hiểu tổng quan về cách phân loại hình ảnh và văn bản, phát hiện các đối tượng trong hình ảnh hoặc bằng cách tạo kiểu cho các bức tranh của riêng bạn như các nghệ sĩ nổi tiếng:
Xây dựng mô hình Keras bên trên bộ phân loại hình ảnh được đào tạo trước để phân biệt các loài hoa.
Phân loại các bài đánh giá phim là tích cực hoặc tiêu cực bắt đầu từ việc nhúng văn bản được đào tạo trước.
Hãy để mạng nơ-ron vẽ lại một hình ảnh theo phong cách của Picasso, van Gogh hoặc giống như bức tranh của chính bạn.
Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh bằng các mô-đun như FasterRCNN hoặc SSD.
Nếu bạn đã quen thuộc với TensorFlow, bạn có thể xem qua các hướng dẫn nâng cao hơn.
Phân loại và so sánh ngữ nghĩa các câu với Bộ mã hóa câu đa năng.
Sử dụng BERT để phân loại các bài đánh giá phim là tích cực hoặc tiêu cực.
Trả lời các câu hỏi từ tập dữ liệu SQuAD.
Tạo khuôn mặt nhân tạo và nội suy giữa chúng bằng GAN.
Nâng cao độ phân giải của hình ảnh được lấy mẫu.
Điền vào phần bị che của các hình ảnh đã cho.
Phát hiện một trong 400 hành động trong video bằng cách sử dụng mô hình Inflated 3D ConvNet.
Tìm video có liên quan nhất đến truy vấn văn bản.