TensorFlow Hub, eğitimli makine öğrenimi modellerinden oluşan bir havuzdur.

  !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, ince ayar için hazır olan ve her yerde dağıtılabilen eğitimli makine öğrenimi modellerinden oluşan bir havuzdur. Yalnızca birkaç satır kodla BERT ve Faster R-CNN gibi eğitimli modelleri yeniden kullanın.



Modeller

Üzerinde TensorFlow topluluktan eğitilmiş modelleri bul TFHub.dev
Metin sınıflandırması ve soru yanıtlama dahil olmak üzere NLP görevleri için BERT'e göz atın.
Görüntülerdeki nesneleri algılamak için Daha Hızlı R-CNN Inception ResNet V2 640x640 modelini kullanın.
Görüntü stili aktarım modelini kullanarak bir görüntünün stilini diğerine aktarın.
Bir mobil cihazdaki yiyecek fotoğraflarını sınıflandırmak için bu TFLite modelini kullanın.



HABERLER & DUYURULAR

Daha fazla duyuru için blogumuza göz atın ve Twitter'daki en son #TFHub güncellemelerini görüntüleyin
Gerçek dünya etkisi ile makine öğrenimi çözümleri oluşturmak için TensorFlow Hub'ı nasıl kullanabileceğinizi öğrenin.
TensorFlow Hub dahil olmak üzere mobil ve web uygulamalarınız için makine öğrenimi çözümlerini keşfetmek için Google cihazda makine öğrenimi sayfasını ziyaret edin.
TensorFlow Hub, BERT'nin yeni ön işleme modelleriyle kullanımını kolaylaştırır.
Canlı sesten notalar otomatik olarak metne dönüştürmek için SPICE modelini nasıl kullanacağınızı öğrenin.