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程式庫與擴充功能

探索可運用 TensorFlow 打造進階模型、方法和擴充功能的程式庫,並存取延伸應用 TensorFlow 的網域專用應用程式套件。

Swift for TensorFlow

Swift for TensorFlow 是用於深度學習和可微分運算的新一代系統。

TensorFlow Hub

包含可重複使用機器學習模型的程式庫。下載並重複使用經過訓練的最新模型,這些模型僅使用最少量的程式碼。

模型最佳化

TensorFlow 模型最佳化工具包是一套可將機器學習模型最佳化,以便進行部署和執行的工具。

Lattice

這個程式庫提供具彈性、受控制且可解譯的機器學習解決方案,並設有常識形狀限制。

TensorFlow Graphics

這個電腦繪圖功能庫涵蓋攝影機、光源、材質、轉譯器等功能。

TensorFlow Federated

適用於機器學習及其他分散資料運算的開放原始碼架構。

機率

TensorFlow Probability 是一種程式庫,用於進行概率推理和統計分析。

Tensor2Tensor  

Tensor2Tensor 是深度學習模型與資料集的程式庫,旨在使深度學習更易於理解,以及加快機器學習的研究進度。

包含 TensorFlow 最佳化工具實作項目的 Python 程式庫,可透過差異化隱私技術訓練機器學習模型。

TensorFlow 代理程式

TensorFlow 中的強化學習程式庫。

多巴胺  

可快速建立強化學習演算法原型的研究架構。

TRFL (讀作「truffle」) 是由 DeepMind 所建立的程式庫,可當做強化學習的構成要素。

分散式深度學習適用的語言,能夠指定多種類別的分散式張量運算。

RaggedTensors

更容易儲存與操控沒有統一形狀的資料 (包含文字:字詞、句子和字元) 以及具備整批變數長度的資料。

Unicode 運算

在 TensorFlow 中可直接使用 Unicode 文字進行作業。

TensorFlow Ranking  

TensorFlow Ranking 是一種程式庫,內容是在 TensorFlow 平台上執行機器學習演算排序的 (LTR) 技術。

Magenta 是一項研究專案,旨在探索機器學習在創造藝術與音樂過程中所扮演的角色。

Nucleus  

Nucleus 是 Python 和 C++ 程式碼的程式庫,旨在讓讀取、寫入、分析一般 Genomics 檔案格式 (例如 SAM 和 VCF) 的資料更加容易。

Sonnet  

來自 DeepMind 的程式庫,可用於建構類神經網路。

Neural Structured Learning

這套學習架構會運用特徵輸入資料和結構化信號來訓練類神經網路。

TensorFlow 外掛程式  

TensorFlow 的額外功能,由 SIG Addons 維護。

Tensorflow I/O  

資料集、串流和檔案系統擴充功能,由 SIG IO 維護。

TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum 是一個量化機器學習程式庫,用於快速建立混合量化式傳統機器學習模型的原型。

Model Card 工具包  

簡化及建立 Model Card:針對模型的開發作業和效能提供脈絡並公開資訊的機器學習文件。