TensorFlow Hub es un repositorio completo de modelos previamente entrenados que están listos para que realices los ajustes necesarios y los implementes donde quieras. La biblioteca tensorflow_hub te permite descargar y reutilizar los modelos entrenados más recientes agregando muy poco código. En los siguientes instructivos, encontrarás más información sobre cómo comenzar a usar los modelos de Hub y aplicarlos a tus necesidades. Los instructivos interactivos te permiten modificarlos y ejecutarlos con los cambios. Haz clic en el botón Ejecutar en Google Colab en la parte superior de un instructivo interactivo para realizar los ajustes necesarios.
Si no tienes experiencia con el aprendizaje automático ni con TensorFlow, comienza con una descripción general sobre cómo clasificar imágenes y textos o cómo replicar el estilo de artistas famosos en tus propias imágenes:
Compila un modelo de Keras sobre un clasificador de imágenes previamente entrenado para distinguir flores.
Clasifica opiniones de películas como positivas o negativas.
Haz que una red neuronal vuelva a dibujar una imagen con el estilo de Picasso, de van Gogh o con tu propio estilo.
Si ya conoces TensorFlow, puedes consultar instructivos más avanzados.
Explora la incorporación de CORD-19 mediante el análisis de palabras semánticamente similares y la clasificación de artículos científicos.
Busca titulares de noticias que sean semánticamente similares a una consulta determinada.
Clasifica y compara semánticamente oraciones con el Codificador universal de oraciones.
Compara semánticamente las oraciones de diferentes idiomas con el Codificador universal de oraciones en varios idiomas.
Detecta objetos en imágenes con módulos como FasterRCNN o SSD.
Genera rostros artificiales y también interpola de un rostro al otro.
Encuentra coincidencias entre puntos clave de dos imágenes con DELF.
Detecta una de 400 acciones de un video con el modelo de ConvNet 3D aumentado.
Predice lo que sucedió en un video entre el primer y el último fotograma.