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Bibliotheken & Erweiterungen

Erkunden Sie Bibliotheken, um mithilfe von TensorFlow erweiterte Modelle oder Methoden zu erstellen, und greifen Sie auf domänenspezifische Anwendungspakete zu, die TensorFlow erweitern.

TensorFlow Hub

Eine Bibliothek für wiederverwendbares maschinelles Lernen. Laden Sie die neuesten trainierten Modelle mit minimalem Codeaufwand herunter und verwenden Sie sie wieder.

Modell Optimierung

Das TensorFlow Model Optimization Toolkit ist eine Suite von Tools zur Optimierung von ML-Modellen für die Bereitstellung und Ausführung.

TensorFlow Recommenders

Eine Bibliothek zum Erstellen von Empfehlungssystemmodellen.

Lattice

Eine Bibliothek für flexible, kontrollierte und interpretierbare ML-Lösungen mit vernünftigen Formbeschränkungen.

TensorFlow Graphics

Eine Bibliothek mit Computergrafikfunktionen, die von Kameras, Lichtern und Materialien bis hin zu Renderern reicht.

TensorFlow Federated

Ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und andere Berechnungen mit dezentralen Daten.

Wahrscheinlichkeit

TensorFlow Probability ist eine Bibliothek für probabilistisches Denken und statistische Analysen.

Tensor2Tensor  

Tensor2Tensor ist eine Bibliothek von Deep-Learning-Modellen und -Datensätzen, die entwickelt wurde, um Deep Learning zugänglicher zu machen und die ML-Forschung zu beschleunigen.

TensorFlow Datenschutz

Eine Python-Bibliothek, die Implementierungen von TensorFlow-Optimierern zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen mit unterschiedlichem Datenschutz enthält.

TensorFlow Agents

Eine Bibliothek für Reinforcement Learning in TensorFlow.

Dopamin  

Ein Forschungsrahmen für das schnelle Prototyping von Reinforcement-Learning-Algorithmen.

TRFL (ausgesprochen „Trüffel“) ist eine Bibliothek für Reinforcement Learning-Bausteine, die von DeepMind erstellt wurden.

Eine Sprache für verteiltes Deep Learning, die eine breite Klasse von verteilten Tensorberechnungen spezifizieren kann.

RaggedTensors

Erleichtert das Speichern und Bearbeiten von Daten mit uneinheitlicher Form, einschließlich Text (Wörter, Sätze, Zeichen) und Stapel mit variabler Länge.

Unicode Ops

Unterstützt das Arbeiten mit Unicode-Text direkt in TensorFlow.

TensorFlow-Ranking  

TensorFlow Ranking ist eine Bibliothek für Learning-to-Rank (LTR)-Techniken auf der TensorFlow-Plattform.

Magenta ist ein Forschungsprojekt, das die Rolle des maschinellen Lernens im Prozess der Kunst- und Musikschöpfung untersucht.

Kern  

Nucleus ist eine Bibliothek mit Python- und C++-Code, die das Lesen, Schreiben und Analysieren von Daten in gängigen Genomik-Dateiformaten wie SAM und VCF erleichtert.

Sonett  

Eine Bibliothek von DeepMind zum Aufbau neuronaler Netze.

Neural Structured Learning

Ein Lernframework zum Trainieren neuronaler Netze durch die Nutzung strukturierter Signale zusätzlich zu den Funktionseingaben.

TensorFlow-Addons  

Zusätzliche Funktionalität für TensorFlow, verwaltet von SIG Addons.

TensorFlow-E/A  

Dataset-, Streaming- und Dateisystemerweiterungen, verwaltet von SIG IO.

TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum ist eine Quanten-Machine-Learning-Bibliothek für das schnelle Prototyping von hybriden quantenklassischen ML-Modellen.

Modell Karte Toolkit

Optimieren und generieren Sie Modellkarten – Machine-Learning-Dokumente, die Kontext und Transparenz für die Entwicklung und Leistung eines Modells bieten.

Modell Remediation

Eine Bibliothek zum Erstellen und Trainieren von Modellen, die Benutzerschäden aufgrund zugrunde liegender Leistungsverzerrungen reduziert oder eliminiert.

Fairness Indicators

Eine Bibliothek, die eine einfache Berechnung von allgemein identifizierten Fairness-Metriken für binäre und Mehrklassen-Klassifikatoren ermöglicht.

Cloud

TensorFlow Cloud ist eine Bibliothek, um Ihre lokale Umgebung mit Google Cloud zu verbinden.

Entscheidung Wälder

Modernste Algorithmen zum Trainieren, Bereitstellen und Interpretieren von Modellen, die Entscheidungswälder zur Klassifizierung, Regression und Rangfolge verwenden.

TensorFlow Text

Eine Sammlung text- und NLP-bezogener Klassen und Operationen, die mit TensorFlow 2 verwendet werden können.