Библиотеки и расширения
Изучите библиотеки для создания расширенных моделей или методов с помощью TensorFlow и получите доступ к пакетам приложений для конкретной области, которые расширяют TensorFlow.
Библиотека для многоразового машинного обучения. Загрузите и повторно используйте новейшие обученные модели с минимальным объемом кода.
TensorFlow Model Optimization Toolkit - это набор инструментов для оптимизации моделей машинного обучения для развертывания и выполнения.
Библиотека для построения моделей рекомендательных систем.
Библиотека для гибких, контролируемых и интерпретируемых решений машинного обучения с ограничениями формы здравого смысла.
Библиотека функций компьютерной графики, от камер, источников света и материалов до средств визуализации.
Фреймворк с открытым исходным кодом для машинного обучения и других вычислений на децентрализованных данных.
TensorFlow Probability - это библиотека для вероятностных рассуждений и статистического анализа.
Tensor2Tensor - это библиотека моделей и наборов данных глубокого обучения, призванная сделать глубокое обучение более доступным и ускорить исследования машинного обучения.
Библиотека Python, включающая реализации оптимизаторов TensorFlow для обучения моделей машинного обучения с дифференциальной конфиденциальностью.
Библиотека для обучения с подкреплением в TensorFlow.
Исследовательская платформа для быстрого прототипирования алгоритмов обучения с подкреплением.
TRFL (произносится как «трюфель») - это библиотека для построения блоков обучения с подкреплением, созданная DeepMind.
Язык распределенного глубокого обучения, способный определять широкий класс распределенных тензорных вычислений.
Упрощает хранение и обработку данных неоднородной формы, включая текст (слова, предложения, символы) и пакеты переменной длины.
Поддерживает работу с текстом Unicode непосредственно в TensorFlow.
TensorFlow Ranking - это библиотека для методов обучения ранжированию (LTR) на платформе TensorFlow.
Magenta - это исследовательский проект, посвященный роли машинного обучения в процессе создания искусства и музыки.
Nucleus - это библиотека кода Python и C ++, предназначенная для облегчения чтения, записи и анализа данных в распространенных форматах файлов геномики, таких как SAM и VCF.
Библиотека от DeepMind для построения нейронных сетей.
Обучающая среда для обучения нейронных сетей с использованием структурированных сигналов в дополнение к входным параметрам.
Дополнительная функциональность для TensorFlow, поддерживаемая SIG Addons.
Расширения наборов данных, потоковой передачи и файловой системы, поддерживаемые SIG IO.
TensorFlow Quantum - это библиотека квантового машинного обучения для быстрого прототипирования гибридных квантово-классических моделей машинного обучения.
Оптимизируйте и генерируйте карточки моделей - документы машинного обучения, которые обеспечивают контекст и прозрачность разработки и производительности модели.
Библиотека, помогающая создавать и обучать модели таким образом, чтобы уменьшить или исключить вред для пользователей, связанный с лежащими в основе предубеждениями производительности.
Библиотека, которая позволяет легко вычислять обычно определяемые метрики справедливости для двоичных и мультиклассовых классификаторов.
TensorFlow Cloud - это библиотека для подключения вашей локальной среды к Google Cloud.
Современные алгоритмы для обучения, обслуживания и интерпретации моделей, которые используют леса решений для классификации, регрессии и ранжирования.
Коллекция классов и операций, связанных с текстом и NLP, готовых к использованию с TensorFlow 2.