TensorFlow Hub は、トレーニング済み機械学習モデルのリポジトリです。

  !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 は、すぐに微調整してどこにでもデプロイ可能なトレーニング済み機械学習モデルのリポジトリです。BERT や Faster R-CNN などのトレーニング済みモデルを、わずか数行のコードで再利用できます。



モデル

tfhub.dev の TensorFlow コミュニティでトレーニング済みモデルが見つかります
テキスト分類や質問回答などの NLP タスクを処理するための BERT を学びます。
Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 モデルを使用して画像内のオブジェクトを検出します。
画風変換モデルを使用して画像のスタイルを変換します。
TFLite モデルを使用して、モバイル デバイス上で食品の写真を分類します。



ニュースとお知らせ

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SPICE モデルを使用して自動的にライブ音声を楽譜にする方法について学びます。
BiT モデルを使用して最先端のカスタム画像分類をトレーニングします。
TensorFlow Hub を使用してユースケースに適したモデルを見つける方法を学習します。