TensorFlow Hub es un repositorio de modelos de aprendizaje automático entrenados.

  !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 es un repositorio de modelos de aprendizaje automático entrenados, listos para optimizarlos e implementarlos donde quieras. Puedes reutilizar modelos entrenados, como BERT y Faster R-CNN, con solo unas pocas líneas de código.



Modelos

Busca modelos entrenados de la comunidad de TensorFlow en TFHub.dev
Utiliza BERT para tareas de PLN, incluidas la clasificación de texto y la respuesta a preguntas.
Utiliza el modelo Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 para detectar objetos en imágenes.
Transfiere el estilo de una imagen a otra con el modelo de transferencia de estilo de imagen.
Usa este modelo de TFLite para clasificar fotos de comida en un dispositivo móvil.



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TensorFlow Hub facilita el uso de BERT con los nuevos modelos de procesamiento previo.
Descubre cómo usar el modelo SPICE para transcribir automáticamente una partitura desde un audio en vivo.
Usa el modelo de BiT para entrenar clasificadores de imágenes personalizadas de vanguardia.
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