TensorFlow हब प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का भंडार है।
!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 हब कहीं भी फाइन-ट्यूनिंग और तैनाती के लिए तैयार प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का भंडार है। कोड के कुछ ही लाइनों के साथ BERT और फास्टर R-CNN जैसे प्रशिक्षित मॉडल का पुन: उपयोग करें।
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गाइड देखें
TensorFlow Hub का उपयोग कैसे करें और यह कैसे काम करता है, इसके बारे में जानें। -
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मॉडल देखें
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मॉडल
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बर्ट
पाठ वर्गीकरण और प्रश्न उत्तर सहित एनएलपी कार्यों के लिए BERT देखें।
वस्तु का पता लगाना
छवियों में वस्तुओं का पता लगाने के लिए फास्टर आर-सीएनएन इंसेप्शन ResNet V2 640x640 मॉडल का उपयोग करें।
शैली हस्तांतरण
छवि शैली हस्तांतरण मॉडल का उपयोग करके एक छवि की शैली को दूसरे में स्थानांतरित करें।
ऑन-डिवाइस फूड क्लासिफायरियर
मोबाइल डिवाइस पर भोजन की तस्वीरों को वर्गीकृत करने के लिए इस TFLite मॉडल का उपयोग करें।
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TensorFlow हब से प्रीप्रोसेसिंग मॉडल के साथ BERT को आसान बनाना
TensorFlow हब नए प्रीप्रोसेसिंग मॉडल के साथ BERT को उपयोग करने के लिए सरल बनाता है।
गायन से संगीत के स्कोर तक: स्पाइस और टेंसोरफ्लो हब के साथ पिच का अनुमान लगाना
लाइव ऑडियो से शीट संगीत को स्वचालित रूप से स्थानांतरित करने के लिए स्पाइस मॉडल का उपयोग करना सीखें।
BigTransfer (BiT): कंप्यूटर विज़न के लिए अत्याधुनिक ट्रांसफर लर्निंग
अत्याधुनिक कस्टम इमेज क्लासिफायर के प्रशिक्षण के लिए BiT मॉडल का उपयोग करें।
देव शिखर सम्मेलन में टेंसोरफ्लो हब
अपने उपयोग के मामले के लिए मॉडल खोजने के लिए TensorFlow हब का उपयोग करने के बारे में जानें।
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