7 Aralık'ta düzenlenecek Makine Öğreniminde Kadın Sempozyumu'na katılın Şimdi kaydolun
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

TensorFlow Hub, eğitimli makine öğrenimi modellerinin bir deposudur.

  !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, ince ayar yapmaya hazır ve her yerde konuşlandırılabilir, eğitimli makine öğrenimi modelleri deposudur. Yalnızca birkaç satır kodla BERT ve Faster R-CNN gibi eğitimli modelleri yeniden kullanın.



Modeller

TFHub.dev'de TensorFlow topluluğundan eğitimli modelleri bulun
Metin sınıflandırma ve soru cevaplama dahil NLP görevleri için BERT'e göz atın.
Görüntülerdeki nesneleri algılamak için Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 modelini kullanın.
Görüntü stili aktarım modelini kullanarak bir görüntünün stilini diğerine aktarın.
Bir mobil cihazdaki yiyecek fotoğraflarını sınıflandırmak için bu TFLite modelini kullanın.



Haberler ve duyurular

Daha fazla duyuru için blogumuza göz atın ve Twitter'daki en son #TFHub güncellemelerini görüntüleyin
Gerçek dünya etkisi ile makine öğrenimi çözümleri oluşturmak için TensorFlow Hub'ı nasıl kullanabileceğinizi öğrenin.
TensorFlow Hub dahil olmak üzere mobil ve web uygulamalarınız için ML çözümlerini keşfetmek için Google cihazda makine öğrenimi sayfasını ziyaret edin.
TensorFlow Hub, yeni ön işleme modelleriyle BERT'nin kullanımını kolaylaştırır.
Canlı sesten notaları otomatik olarak kopyalamak için SPICE modelini nasıl kullanacağınızı öğrenin.