Biblioteki i rozszerzenia

Eksploruj biblioteki, aby tworzyć zaawansowane modele lub metody za pomocą TensorFlow, i uzyskaj dostęp do pakietów aplikacji specyficznych dla domeny, które rozszerzają TensorFlow.

Centrum

Biblioteka do uczenia maszynowego wielokrotnego użytku. Pobierz i ponownie wykorzystaj najnowsze wytrenowane modele z minimalną ilością kodu.

Optymalizacja modelu

TensorFlow Model Optimization Toolkit to zestaw narzędzi do optymalizacji modeli ML pod kątem wdrażania i wykonywania.

Polecane

Biblioteka do budowania modeli systemów rekomendujących.

Krata

Biblioteka dla elastycznych, kontrolowanych i interpretowalnych rozwiązań ML ze zdroworozsądkowymi ograniczeniami kształtu.

Grafika

Biblioteka funkcji grafiki komputerowej, od kamer, świateł i materiałów po renderery.

TensorFlow Federacja

Platforma open source do uczenia maszynowego i innych obliczeń na zdecentralizowanych danych.

Prawdopodobieństwo

TensorFlow Probability to biblioteka do wnioskowania probabilistycznego i analizy statystycznej.

Tensor2Tensor

Tensor2Tensor to biblioteka modeli głębokiego uczenia i zestawów danych zaprojektowana, aby uczynić głębokie uczenie bardziej dostępnym i przyspieszyć badania ML.

Prywatność

Biblioteka Pythona zawierająca implementacje optymalizatorów TensorFlow do trenowania modeli uczenia maszynowego z prywatnością różnicową.

Agenci

Biblioteka do uczenia się przez wzmacnianie w TensorFlow.

Dopamina

Ramy badawcze do szybkiego prototypowania algorytmów uczenia się przez wzmacnianie.

TRFL (wymawiane „trufla”) to biblioteka do wzmacniania uczenia się bloków konstrukcyjnych stworzona przez DeepMind.

Język do rozproszonego uczenia głębokiego, umożliwiający określenie szerokiej klasy rozproszonych obliczeń tensorowych.

RaggedTensors

Ułatwia przechowywanie i manipulowanie danymi o niejednolitym kształcie, w tym tekstem (słowa, zdania, znaki) i partiami o zmiennej długości.

Operacje Unicode

Obsługuje pracę z tekstem Unicode bezpośrednio w TensorFlow.

TensorFlow Ranking

TensorFlow Ranking to biblioteka technik Learning-to-Rank (LTR) na platformie TensorFlow.

Magenta to projekt badawczy badający rolę uczenia maszynowego w procesie tworzenia sztuki i muzyki.

Jądro

Nucleus to biblioteka kodu Pythona i C++ zaprojektowana, aby ułatwić odczytywanie, zapisywanie i analizowanie danych w popularnych formatach plików genomicznych, takich jak SAM i VCF.

Sonet

Biblioteka firmy DeepMind do budowy sieci neuronowych.

Uczenie strukturalne neuronowe

Platforma edukacyjna do trenowania sieci neuronowych poprzez wykorzystanie ustrukturyzowanych sygnałów oprócz danych wejściowych funkcji.

Dodatki TensorFlow

Dodatkowa funkcjonalność dla TensorFlow, obsługiwana przez SIG Addons.

We/Wy TensorFlow

Rozszerzenia zestawu danych, przesyłania strumieniowego i systemu plików obsługiwane przez SIG IO.

TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum to kwantowa biblioteka uczenia maszynowego do szybkiego prototypowania hybrydowych, kwantowo-klasycznych modeli ML.

Zestaw narzędzi karty modelu

Usprawnij i generuj karty modeli — dokumenty do uczenia maszynowego, które zapewniają kontekst i przejrzystość rozwoju i wydajności modelu.

Naprawa modelu

Biblioteka pomagająca tworzyć i trenować modele w sposób, który zmniejsza lub eliminuje szkody dla użytkownika wynikające z leżących u podstaw błędów wydajności.

Wskaźniki uczciwości

Biblioteka, która umożliwia łatwe obliczanie powszechnie identyfikowanych metryk sprawiedliwości dla klasyfikatorów binarnych i wieloklasowych.

Chmura

TensorFlow Cloud to biblioteka umożliwiająca połączenie Twojego lokalnego środowiska z Google Cloud.

Lasy

Najnowocześniejsze algorytmy do uczenia, obsługi i interpretacji modeli wykorzystujących lasy decyzyjne do klasyfikacji, regresji i rankingu.

Tekst

Zbiór klas i operacji związanych z tekstem i NLP, gotowy do użycia z TensorFlow 2.