ライブラリと拡張機能
TensorFlow を使用して高度なモデルやメソッドを構築するための各種ライブラリや、TensorFlow を拡張するドメイン固有のアプリケーション パッケージをご用意しています。
分類、回帰、ランキングにデシジョン フォレストを使用するモデルのトレーニング、提供、解釈を行うための最先端のアルゴリズム。
再利用可能な機械学習用のライブラリ。ダウンロードした最新のトレーニング済みモデルを最小限のコードで再利用できます。
TensorFlow Model Optimization Toolkit は、機械学習モデルを最適化してデプロイおよび実行できるようにするための一連のツールです。
レコメンデーション システムモデルを構築するためのライブラリ。
一般的な感覚で把握できる形状の制約を利用し、柔軟性が高く、制御可能なわかりやすい ML ソリューションのライブラリ。
カメラ、ライト、マテリアル、レンダラーなど、コンピュータ グラフィックス機能を幅広く集めたライブラリ。
分散データに対する機械学習やその他の計算のためのオープンソース フレームワークです。
TensorFlow Probability は確率的推論と統計的分析のためのライブラリです。
Tensor2Tensor は、ディープ ラーニングをより利用しやすくし、ML の研究を加速させるために設計された、ディープ ラーニングのモデルとデータセットで構成されるライブラリです。
差分プライバシーを扱う機械学習モデルをトレーニングするための TensorFlow オプティマイザーの実装を含む、Python ライブラリです。
TensorFlow で強化学習を行うためのライブラリです。
強化学習アルゴリズムの迅速なプロトタイピングを可能にする研究フレームワークです。
TRFL（「トラッフル」と発音）は、DeepMind によって作成された強化学習ビルディング ブロック用のライブラリです。
分散テンソルの計算を広範囲に指定できる、分散ディープ ラーニング用の言語です。
テキスト（単語、文、文字）や可変長の配列など、不均一な形状のデータを簡単に保存および操作できます。
TensorFlow で直接 Unicode テキストを処理できます。
TensorFlow Ranking は、TensorFlow プラットフォームで順序学習（LTR）を行うためのライブラリです。
Magenta は、絵や音楽を制作する過程で機械学習が果たせる役割を探究するプロジェクトです。
Nucleus は、ゲノミクスの一般的なファイル形式（SAM、VCF など）のデータの読み書きおよび分析を容易にするために設計された、Python と C++ のコード ライブラリです。
DeepMind が公開しているニューラル ネットワーク構築用ライブラリです。
構造化信号と特徴入力を活用してニューラル ネットワークをトレーニングする学習フレームワーク。
SIG Addons が管理する TensorFlow の追加機能。
SIG IO が管理するデータセット、ストリーミング、ファイル システムの拡張機能。
TensorFlow Quantum は、量子古典ハイブリッド ML モデルのラピッド プロトタイピングを実現する量子機械学習ライブラリです。
モデルの開発とパフォーマンスにコンテキストと透明性をもたらす機械学習関連ドキュメントである、モデルカードの効率化と生成を行います。
パフォーマンスの根本的なバイアスから生じるユーザーへの害を軽減または排除して、モデルの作成およびトレーニングを支援するライブラリ。
バイナリ分類器とマルチクラス分類器の一般的な公平性指標を簡単に計算できるライブラリ。
TensorFlow Cloud は、ローカル環境を Google Cloud に接続するためのライブラリです。
TensorFlow 2 で使用可能な、テキスト関連または NLP 関連のクラスおよびオペレーションのコレクションです。