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Bibliotheken & Erweiterungen

Durchsuchen 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 geschulten Modelle mit minimalem Code herunter und verwenden Sie sie erneut.

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

TensorFlow Recommenders

Eine Bibliothek zum Erstellen von Empfehlungssystemsystemen.

Gitter

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 reichen.

TensorFlow Federated

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

Wahrscheinlichkeit

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

Tensor2Tensor  

Tensor2Tensor ist eine Bibliothek von Deep-Learning-Modellen und -Datensätzen, mit denen Deep-Learning zugänglicher gemacht und die ML-Forschung beschleunigt werden soll.

TensorFlow-Datenschutz

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

TensorFlow-Agenten

Eine Bibliothek zum verstärkten Lernen in TensorFlow.

Dopamin  

Ein Forschungsrahmen für das schnelle Prototyping von Verstärkungslernalgorithmen.

TRFL (ausgesprochen „Trüffel“) ist eine Bibliothek zum Bauen von Verstärkungslernbausteinen, die von DeepMind erstellt wurde.

Eine Sprache für verteiltes tiefes Lernen, die eine breite Klasse verteilter Tensorberechnungen spezifizieren kann.

RaggedTensors

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

Unicode Ops

Unterstützt die Arbeit mit Unicode-Text direkt in TensorFlow.

TensorFlow-Rangliste  

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

Magenta ist ein Forschungsprojekt, das die Rolle des maschinellen Lernens bei der Schaffung von Kunst und Musik untersucht.

Kern  

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

Sonett  

Eine Bibliothek von DeepMind zum Aufbau neuronaler Netze.

Neuronales strukturiertes Lernen

Ein Lernrahmen zum Trainieren neuronaler Netze durch Nutzung strukturierter Signale zusätzlich zu Merkmalseingaben.

TensorFlow Addons  

Zusätzliche Funktionalität für TensorFlow, die von SIG Addons verwaltet wird.

TensorFlow I / O.  

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

TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum ist eine Bibliothek für maschinelles Quantenlernen zum schnellen Prototyping von hybriden quantenklassischen ML-Modellen.

Toolkit

Optimieren und generieren Sie Modellkarten - maschinelle Lerndokumente, die Kontext und Transparenz für die Entwicklung und Leistung eines Modells bieten.

Modellkorrektur

Eine Bibliothek, mit deren Hilfe Modelle so erstellt und trainiert werden können, dass der durch zugrunde liegende Leistungsverzerrungen verursachte Benutzerschaden verringert oder beseitigt wird.

Fairness Indicators

Eine Bibliothek, die die einfache Berechnung häufig identifizierter Fairness-Metriken für Binär- und Mehrklassenklassifizierer ermöglicht.

Cloud

TensorFlow Cloud ist eine Bibliothek, mit der Sie Ihre lokale Umgebung mit Google Cloud verbinden können.

Entscheidungswälder

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

TensorFlow Text

Eine Sammlung von Text- und NLP-bezogenen Klassen und Operationen, die mit TensorFlow 2 verwendet werden können.