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.



Modèles

Retrouvez les modèles entraînés de la communauté TensorFlow sur TFHub.dev
Essayez le modèle BERT pour effectuer des tâches de TLN telles que la classification de texte et la réponse à des questions.
Utilisez le modèle Fast R-CNN Inception ResNet V2 640x640 pour détecter des objets dans des images.
Transférez le style d'une image vers une autre à l'aide du modèle de transfert de styles d'image.
Utilisez ce modèle TFLite pour classer les photos de nourriture sur un appareil mobile.



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