Google I/O'yu ayarladığınız için teşekkür ederiz. İsteğe bağlı olarak tüm oturumları görüntüleyin İsteğe bağlı olarak izleyin

TensorFlow Hub, eğitimli makine öğrenimi modellerinin bir deposudur. 

  !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, ince ayar yapmaya hazır ve her yerde konuşlandırılabilir, eğitimli makine öğrenimi modelleri deposudur. Yalnızca birkaç satır kodla BERT ve Faster R-CNN gibi eğitimli modelleri yeniden kullanın.


Modeller

TFHub.dev'de TensorFlow topluluğundan eğitimli modelleri bulun
Metin sınıflandırma ve soru cevaplama dahil NLP görevleri için BERT'e göz atın.
modeline bakın
Görüntülerdeki nesneleri algılamak için Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 modelini kullanın.
modeline bakın
Görüntü stili aktarım modelini kullanarak bir görüntünün stilini diğerine aktarın.
modeline bakın
Bir mobil cihazdaki yiyecek fotoğraflarını sınıflandırmak için bu TFLite modelini kullanın.
modeline bakın


Haberler ve duyurular

Daha fazla duyuru için blogumuza göz atın ve Twitter'daki en son #TFHub güncellemelerini görüntüleyin
Gerçek dünya etkisi ile makine öğrenimi çözümleri oluşturmak için TensorFlow Hub'ı nasıl kullanabileceğinizi öğrenin.
videosunu izleyin
TensorFlow Hub dahil olmak üzere mobil ve web uygulamalarınız için ML çözümlerini keşfetmek için Google cihazda makine öğrenimi sayfasını ziyaret edin.
sitesini ziyaret edin
TensorFlow Hub, yeni ön işleme modelleriyle BERT'nin kullanımını kolaylaştırır.
blogunu okuyun
Canlı sesten notaları otomatik olarak kopyalamak için SPICE modelini nasıl kullanacağınızı öğrenin.
blogunu okuyun


Toplum

TensorFlow Hub topluluğuna katılın
Eğitimli modelleri bulun