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

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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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