TensorFlow Hub é um repositório de modelos de aprendizado de máquina treinados.
!pip install --upgrade tensorflow_hub import tensorflow_hub as hub model = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2") embeddings = model(["The rain in Spain.", "falls", "mainly", "In the plain!"]) print(embeddings.shape) #(4,128)
O TensorFlow Hub é um repositório de modelos de aprendizado de máquina treinados, prontos para ajustes finos e implantáveis em qualquer lugar. Reutilize modelos treinados como BERT e Faster R-CNN com apenas algumas linhas de código.
-
Veja o guia
Saiba como usar o TensorFlow Hub e como ele funciona. -
Veja tutoriais
Os tutoriais mostram exemplos completos usando o TensorFlow Hub. -
Veja modelos
Encontre modelos TF, TFLite e TF.js treinados para seu caso de uso.
Modelos
Encontre modelos treinados da comunidade TensorFlow em TFHub.dev
BERT
Confira o BERT para tarefas de PNL, incluindo classificação de texto e resposta a perguntas.
Detecção de objetos
Use o modelo Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 para detectar objetos em imagens.
Transferência de estilo
Transfira o estilo de uma imagem para outra usando o modelo de transferência de estilo de imagem.
Classificador de alimentos no dispositivo
Use este modelo TFLite para classificar fotos de alimentos em um dispositivo móvel.
Notícias e anúncios
Confira nosso blog para mais anúncios e veja as últimas atualizações do #TFHub no Twitter
TensorFlow Hub para impacto no mundo real no Google I/O
Saiba como usar o TensorFlow Hub para criar soluções de ML com impacto no mundo real.
Soluções de ML no dispositivo
Para explorar soluções de ML para seus aplicativos móveis e da Web, incluindo o TensorFlow Hub, visite a página de aprendizado de máquina no dispositivo do Google.
Tornando o BERT mais fácil com modelos de pré-processamento do TensorFlow Hub
O TensorFlow Hub simplifica o uso do BERT com novos modelos de pré-processamento.
Do canto às partituras musicais: estimando o tom com SPICE e Tensorflow Hub
Aprenda como usar o modelo SPICE para transcrever partituras automaticamente de áudio ao vivo.
Comunidade
Participe da comunidade do TensorFlow Hub