Google I/O הוא עטיפה! התעדכן בהפעלות של TensorFlow. צפה בהפעלות

TensorFlow Hub הוא מאגר של מודלים מאומנים של למידת מכונה. 

  !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 הוא מאגר של מודלים מאומנים של למידת מכונה המוכנים לכוונון עדין וניתנים לפריסה בכל מקום. השתמש שוב במודלים מאומנים כמו BERT ו-Faster R-CNN עם כמה שורות קוד בלבד.


דגמים

מצא במודלים הנלמדים מהקהילה TensorFlow על TFHub.dev
בדוק את BERT עבור משימות NLP כולל סיווג טקסט ומענה לשאלות.
ראה מודל

איתור אובייקטים

השתמש בדגם Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 לזיהוי עצמים בתמונות.
ראה מודל

העברת סגנון

העבר את הסגנון של תמונה אחת לאחרת באמצעות מודל העברת סגנון התמונה.
ראה מודל

מסווג מזון במכשיר

השתמש במודל TFLite זה כדי לסווג תמונות של אוכל במכשיר נייד.
ראה מודל


חדשות והודעות

עזיבה הבלוג שלנו עבור הכרזות יותר ולהציג את החידושים האחרונים עדכונים #TFHub בטוויטר
למד כיצד אתה יכול להשתמש ב- TensorFlow Hub כדי לבנות פתרונות ML עם השפעה בעולם האמיתי.
צפו בסרטון
כדי לחקור פתרונות ML עבור אפליקציות הנייד והאינטרנט שלך כולל TensorFlow Hub, בקר בדף למידה חישובית של Google במכשיר.
בקרו באתר
TensorFlow Hub הופך את BERT לפשוט לשימוש עם דגמי עיבוד מקדים חדשים.
קראו את הבלוג
למד כיצד להשתמש במודל SPICE לתמלול אוטומטי של דפי מוזיקה מאודיו חי.
קראו את הבלוג


קהילה

הצטרף לקהילת TensorFlow Hub
מצא במודלים הנלמדים