TensorFlow Hub ist ein Repository für geschulte Modelle für maschinelles Lernen.
!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 ist ein Repository mit geschulten Modellen für maschinelles Lernen, die zur Feinabstimmung bereit und überall einsetzbar sind. Verwenden Sie trainierte Modelle wie BERT und Faster R-CNN mit nur wenigen Codezeilen.
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Siehe die Anleitung
Erfahren Sie, wie Sie TensorFlow Hub verwenden und wie es funktioniert. -
Siehe Tutorials
Tutorials zeigen Ihnen End-to-End-Beispiele mit TensorFlow Hub. -
Siehe Modelle
Finden Sie geschulte TF-, TFLite- und TF.js-Modelle für Ihren Anwendungsfall.
Modelle
Auf TFHub.dev finden Sie geschulte Modelle aus der TensorFlow-Community
BERT
Schauen Sie sich BERT für NLP-Aufgaben an, einschließlich Textklassifizierung und Beantwortung von Fragen.
Objekterkennung
Verwenden Sie das Modell Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640, um Objekte in Bildern zu erkennen.
Stilübertragung
Übertragen Sie den Stil eines Bildes mithilfe des Bildstil-Übertragungsmodells auf ein anderes.
Lebensmittelklassifizierer auf dem Gerät
Verwenden Sie dieses TFLite-Modell, um Fotos von Lebensmitteln auf einem mobilen Gerät zu klassifizieren.
Nachrichten & Ankündigungen
Weitere Ankündigungen finden Sie in unserem Blog. Die neuesten # TFHub-Updates finden Sie auf Twitter
BERT einfacher machen mit Vorverarbeitungsmodellen von TensorFlow Hub
TensorFlow Hub vereinfacht die Verwendung von BERT mit neuen Vorverarbeitungsmodellen.
Vom Gesang bis zu Partituren: Schätzung der Tonhöhe mit SPICE und Tensorflow Hub
Erfahren Sie, wie Sie mit dem SPICE-Modell automatisch Noten aus Live-Audio transkribieren.
BigTransfer (BiT): Transferlernen auf dem neuesten Stand der Technik für Computer Vision
Verwenden Sie das BiT-Modell, um hochmoderne benutzerdefinierte Bildklassifizierer zu trainieren.
TensorFlow Hub auf dem Dev Summit
Erfahren Sie, wie Sie mit TensorFlow Hub Modelle für Ihren Anwendungsfall finden.
Gemeinschaft
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