TensorFlow Hub est un dépôt de modèles de machine learning entraînés.
!pip install --upgrade tensorflow_hub
import tensorflow_hub as hub
model = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2")
embeddings = model(["The rain in Spain.", "falls",
"mainly", "In the plain!"])
print(embeddings.shape) #(4,128)
TensorFlow Hub est un dépôt de modèles de machine learning entraînés, prêts à être optimisés et déployés n'importe où. Vous pouvez réutiliser des modèles entraînés comme BERT et Faster R-CNN avec simplement quelques lignes de code.
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Modèles
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BERT
Essayez le modèle BERT pour effectuer des tâches de TLN telles que la classification de texte et la réponse à des questions.
Détection d'objets
Utilisez le modèle Fast R-CNN Inception ResNet V2 640x640 pour détecter des objets dans des images.
Transfert de style
Transférez le style d'une image vers une autre à l'aide du modèle de transfert de styles d'image.
Classificateur de nourriture sur l'appareil
Utilisez ce modèle TFLite pour classer les photos de nourriture sur un appareil mobile.
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Making BERT Easier with Preprocessing Models From TensorFlow Hub (Simplifier l'utilisation de BERT avec les modèles de prétraitement de TensorFlow Hub)
TensorFlow Hub propose de nouveaux modèles de prétraitement qui simplifient l'utilisation de BERT.
From singing to musical scores: Estimating pitch with SPICE and Tensorflow Hub (Du chant aux partitions musicales : estimation de la hauteur de voix à l'aide de SPICE et de TensorFlow Hub)
Découvrez comment utiliser le modèle SPICE pour transcrire automatiquement une partition musicale à partir de contenu audio en direct.
BigTransfer (BiT): State-of-the-art transfer learning for computer vision (BigTransfer (BiT) : apprentissage par transfert avancé pour la vision par ordinateur)
Utilisez le modèle BiT pour entraîner des classificateurs d'images personnalisés avancés.
TensorFlow Hub at the Dev Summit (Présentation de TensorFlow Hub à l'occasion du Dev Summit)
Découvrez comment utiliser TensorFlow Hub pour trouver des modèles adaptés à votre cas d'utilisation.
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