TensorFlow Hub - это хранилище обученных моделей машинного обучения.
!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 - это репозиторий обученных моделей машинного обучения, готовых к тонкой настройке и развертываемых где угодно. Повторно используйте обученные модели, такие как BERT и Faster R-CNN, с помощью всего нескольких строк кода.
-
См. Руководство
Узнайте о том, как использовать TensorFlow Hub и как это работает. -
См. Учебные пособия
В учебниках показаны сквозные примеры использования TensorFlow Hub. -
Посмотреть модели
Найдите обученные модели TF, TFLite и TF.js для вашего варианта использования.
Модели
Найдите обученные модели из сообщества TensorFlow на TFHub.dev
БЕРТ
Ознакомьтесь с BERT для задач НЛП, включая классификацию текста и ответы на вопросы.
Обнаружение объекта
Используйте модель Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 для обнаружения объектов на изображениях.
Перенос стиля
Перенесите стиль одного изображения в другое, используя модель переноса стиля изображения.
Классификатор продуктов питания на устройстве
Используйте эту модель TFLite для классификации фотографий еды на мобильном устройстве.
Новости и анонсы
TensorFlow Hub для реального воздействия на Google I / O
Узнайте, как можно использовать TensorFlow Hub для создания решений машинного обучения, оказывающих влияние на мир.
Решения машинного обучения на устройстве
Чтобы изучить решения машинного обучения для мобильных и веб-приложений, включая TensorFlow Hub, посетите страницу Google по машинному обучению на устройстве.
Упрощение BERT с помощью предварительной обработки моделей из TensorFlow Hub
TensorFlow Hub упрощает использование BERT с новыми моделями предварительной обработки.
От пения до нот: оценка высоты звука с помощью SPICE и Tensorflow Hub
Узнайте, как использовать модель SPICE для автоматической расшифровки нот из живого звука.
Сообщество
Присоединяйтесь к сообществу TensorFlow Hub
