Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow Hub to repozytorium wyszkolonych modeli uczenia maszynowego.

  !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 to repozytorium wyszkolonych modeli uczenia maszynowego, gotowych do dostrojenia i wdrażania w dowolnym miejscu. Ponownie wykorzystuj wyszkolone modele, takie jak BERT i Faster R-CNN, za pomocą zaledwie kilku linijek kodu.



Modele

Znajdź wyszkolone modele ze społeczności TensorFlow w witrynie tfhub.dev
Sprawdź BERT dla zadań NLP, w tym klasyfikacji tekstu i odpowiadania na pytania.
Użyj szybszego modelu R-CNN Inception ResNet V2 640x640 do wykrywania obiektów na obrazach.
Przenieś styl jednego obrazu na inny, korzystając z modelu przenoszenia stylu obrazu.
Użyj tego modelu TFLite do klasyfikowania zdjęć żywności na urządzeniu mobilnym.



Wiadomości i ogłoszenia

Sprawdź nasz blog, aby uzyskać więcej ogłoszeń i przejrzeć najnowsze aktualizacje #TFHub na Twitterze
Dowiedz się, jak używać modelu SPICE do automatycznej transkrypcji nut z audio na żywo.
Użyj modelu BiT do szkolenia najnowocześniejszych niestandardowych klasyfikatorów obrazów.
Dowiedz się, jak używać TensorFlow Hub, aby znaleźć modele dla swojego przypadku użycia.