Bibliotecas e extensões
Descubra bibliotecas para criar modelos ou métodos avançados com o TensorFlow e acesse pacotes de aplicativos específicos ao domínio que ampliam o TensorFlow.
O Swift for TensorFlow é um sistema de última geração criado para aprendizado profundo e computação diferencial.
Uma biblioteca de machine learning reutilizável. Faça o download e reutilize os modelos treinados mais recentes sem precisar de muita programação.
As ferramentas de otimização de modelos do TensorFlow são um conjunto de acessórios para otimizar modelos de ML para implantação e execução.
Uma biblioteca para criar modelos de sistema de recomendações.
Biblioteca para soluções de ML flexíveis, controladas e interpretáveis com restrições de formato de senso comum.
Biblioteca de recursos de computação gráfica com câmeras, luzes e materiais para renderizadores.
Um framework de código aberto para machine learning e outros cálculos de dados descentralizados.
TensorFlow Probability é uma biblioteca para raciocínio probabilístico e análise estatística.
O Tensor2Tensor é uma biblioteca de modelos e conjuntos de dados de aprendizado profundo criada para torná-lo mais acessível e acelerar a pesquisa em ML.
Uma biblioteca de Python que inclui implementações de otimizadores TensorFlow para treinar modelos de machine learning com privacidade diferencial.
Uma biblioteca para aprendizado por reforço no TensorFlow.
Um framework de pesquisa que permite a prototipagem rápida de algoritmos de aprendizado por reforço.
A TRFL (pronunciado como a palavra inglesa "truffle") é uma biblioteca que reforça as bases de aprendizado criadas pelo DeepMind.
Uma linguagem para aprendizado profundo distribuído, capaz de especificar diversas classes de cálculos Tensor distribuídos.
É fácil armazenar e processar dados com formatos não uniformes, incluindo texto (palavras, frases, caracteres) e lotes de tamanho variado.
Compatibilidade com texto Unicode diretamente no TensorFlow.
TensorFlow Ranking é uma biblioteca de técnicas de aprendizado para classificação (Learning-to-Rank ou LTR) para a plataforma TensorFlow.
O Magenta é um projeto de pesquisa que explora o papel de machine learning na criação de arte e música.
Nucleus é uma biblioteca de códigos Python e C++ criada para facilitar a leitura, a escrita e a análise de dados em formatos de arquivo comuns em genômica, como SAM e VCF.
Uma biblioteca do DeepMind para criar redes neurais.
Framework de aprendizado para treinar redes neurais usando sinais estruturados e entradas de recursos.
Funcionalidade adicional do TensorFlow, mantida pela SIG Addons.
Extensões de conjunto de dados, streaming e sistemas de arquivos, mantidas pela SIG IO.
O TensorFlow Quantum é uma biblioteca de machine learning quântico para uma rápida prototipagem de modelos de ML quânticos clássicos.
Otimize e gere Model Cards, documentos de machine learning que oferecem contexto e transparência para o desenvolvimento e desempenho de um modelo.