Библиотеки и расширения

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.

Позволяет легко хранить и обрабатывать данные 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 ущерб для пользователей, связанный с лежащими в основе предубеждениями производительности.

Библиотека, которая позволяет легко вычислять обычно определяемые показатели справедливости для двоичных и мультиклассовых классификаторов.