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。
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ガイドを見る
TensorFlow Hub の使用方法と仕組みについて学習します。 -
チュートリアルを見る
TensorFlow Hub を使用したエンドツーエンドの例を紹介するチュートリアルです。 -
モデルを見る
ユースケースに適したトレーニング済み TF、TFLite、TF.js のモデルを見つけます。
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
BERT
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。
オブジェクト検出
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
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。
デバイス上での食品分類
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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BigTransfer（BiT）: コンピュータ ビジョン用の最先端の転移学習
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。
Dev Summit での TensorFlow Hub に関するプレゼンテーション
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。
コミュニティ
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