TensorFlow Hub হল প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলের একটি ভান্ডার।

  !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)
TensorFlow Hub হল প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলের একটি ভান্ডার যা সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ের জন্য প্রস্তুত এবং যেকোনো জায়গায় স্থাপনযোগ্য। BERT এবং ফাস্টার R-CNN-এর মতো প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে মাত্র কয়েকটি লাইনের কোড সহ পুনরায় ব্যবহার করুন।
  • TensorFlow হাব কীভাবে ব্যবহার করবেন এবং এটি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে জানুন।
  • টিউটোরিয়াল আপনাকে টেনসরফ্লো হাব ব্যবহার করে এন্ড-টু-এন্ড উদাহরণ দেখায়।
  • আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রশিক্ষিত TF, TFLite, এবং TF.js মডেল খুঁজুন।



মডেল

উপর TensorFlow সম্প্রদায় থেকে প্রশিক্ষিত মডেলগুলি খুঁজুন TFHub.dev
পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ এবং প্রশ্নের উত্তর সহ NLP কাজের জন্য BERT দেখুন।
ছবিগুলিতে বস্তু সনাক্ত করার জন্য দ্রুত R-CNN ইনসেপশন ResNet V2 640x640 মডেল ব্যবহার করুন।
ইমেজ স্টাইল ট্রান্সফার মডেল ব্যবহার করে একটি ছবির শৈলী অন্যটিতে স্থানান্তর করুন।
একটি মোবাইল ডিভাইসে খাবারের ফটো শ্রেণীবদ্ধ করতে এই TFLite মডেলটি ব্যবহার করুন।



খবর এবং ঘোষণা

পরীক্ষা করে দেখুন আমাদের ব্লগে আরো ঘোষণার জন্য এবং সর্বশেষ দেখতে #TFHub আপডেট টুইটারে
বাস্তব বিশ্বের প্রভাব সহ ML সমাধান তৈরি করতে আপনি কীভাবে TensorFlow Hub ব্যবহার করতে পারেন তা জানুন।
টেনসরফ্লো হাব সহ আপনার মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপগুলির জন্য ML সমাধানগুলি অন্বেষণ করতে, Google অন-ডিভাইস মেশিন লার্নিং পৃষ্ঠাতে যান৷
টেনসরফ্লো হাব নতুন প্রিপ্রসেসিং মডেলগুলির সাথে ব্যবহার করার জন্য BERTকে সহজ করে তোলে।
লাইভ অডিও থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শীট সঙ্গীত প্রতিলিপি করতে SPICE মডেলটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখুন।