TensorFlow Hub הוא מאגר של מודלים מאומנים של למידת מכונה.
!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 הוא מאגר של מודלים מאומנים של למידת מכונה המוכנים לכוונון עדין וניתנים לפריסה בכל מקום. השתמש שוב במודלים מאומנים כמו BERT ו-Faster R-CNN עם כמה שורות קוד בלבד.
-
עיין במדריך
למד כיצד להשתמש ב- TensorFlow Hub וכיצד זה עובד. -
ראה הדרכות
הדרכות מציגות לך דוגמאות מקצה לקצה באמצעות TensorFlow Hub. -
ראה דגמים
מצא דגמי TF, TFLite ו-TF.js מאומנים עבור מקרה השימוש שלך.
דגמים
מצא דגמים מאומנים מקהילת TensorFlow ב- TFHub.dev
BERT
בדוק את BERT עבור משימות NLP כולל סיווג טקסט ומענה לשאלות.
זיהוי אובייקטים
השתמש בדגם Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 לזיהוי עצמים בתמונות.
העברת סגנון
העבר את הסגנון של תמונה אחת לאחרת באמצעות מודל העברת סגנון התמונה.
מסווג מזון במכשיר
השתמש במודל TFLite זה כדי לסווג תמונות של אוכל במכשיר נייד.
חדשות והודעות
עיין בבלוג שלנו לקבלת הכרזות נוספות וצפה בעדכוני #TFHub האחרונים בטוויטר
TensorFlow Hub להשפעה מהעולם האמיתי ב-Google I/O
למד כיצד אתה יכול להשתמש ב- TensorFlow Hub כדי לבנות פתרונות ML עם השפעה בעולם האמיתי.
פתרונות ML במכשיר
כדי לחקור פתרונות ML עבור אפליקציות הנייד והאינטרנט שלך כולל TensorFlow Hub, בקר בדף למידה חישובית של Google במכשיר.
הופך את BERT לקל יותר עם דגמי עיבוד מקדים מ- TensorFlow Hub
TensorFlow Hub הופך את BERT לפשוט לשימוש עם דגמי עיבוד מקדים חדשים.
משירה ועד תווים מוזיקליים: הערכת גובה הצליל עם SPICE ו- Tensorflow Hub
למד כיצד להשתמש במודל SPICE לתמלול אוטומטי של דפי מוזיקה מאודיו חי.
קהילה
הצטרף לקהילת TensorFlow Hub