Bibliotecas y extensiones
Explore bibliotecas para crear modelos o métodos avanzados con TensorFlow y acceda a paquetes de aplicaciones específicas del dominio que amplían TensorFlow.
Algoritmos de última generación para entrenar, servir e interpretar modelos que utilizan bosques de decisión para clasificación, regresión y clasificación.
Una biblioteca para el aprendizaje automático reutilizable. Descargue y reutilice los últimos modelos entrenados con una cantidad mínima de código.
El kit de herramientas de optimización de modelos de TensorFlow es un conjunto de herramientas para optimizar los modelos de aprendizaje automático para su implementación y ejecución.
Una biblioteca para construir modelos de sistemas de recomendación.
Una biblioteca para soluciones de ML flexibles, controladas e interpretables con restricciones de forma de sentido común.
Una biblioteca de funcionalidades de gráficos por computadora que van desde cámaras, luces y materiales hasta renderizadores.
Un marco de código abierto para el aprendizaje automático y otros cálculos en datos descentralizados.
TensorFlow Probability es una biblioteca para el razonamiento probabilístico y el análisis estadístico.
Tensor2Tensor es una biblioteca de conjuntos de datos y modelos de aprendizaje profundo diseñados para hacer que el aprendizaje profundo sea más accesible y acelerar la investigación de ML.
Una biblioteca de Python que incluye implementaciones de optimizadores de TensorFlow para entrenar modelos de aprendizaje automático con privacidad diferencial.
Una biblioteca para el aprendizaje por refuerzo en TensorFlow.
Un marco de investigación para la creación rápida de prototipos de algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
TRFL (pronunciado "trufa") es una biblioteca para bloques de construcción de aprendizaje por refuerzo creada por DeepMind.
Un lenguaje para el aprendizaje profundo distribuido, capaz de especificar una amplia clase de cálculos de tensor distribuidos.
Facilita el almacenamiento y la manipulación de datos con formas no uniformes, incluido texto (palabras, oraciones, caracteres) y lotes de longitud variable.
Admite trabajar con texto Unicode directamente en TensorFlow.
TensorFlow Ranking es una biblioteca de técnicas de aprendizaje para clasificar (LTR) en la plataforma TensorFlow.
Magenta es un proyecto de investigación que explora el papel del aprendizaje automático en el proceso de creación de arte y música.
Nucleus es una biblioteca de código Python y C++ diseñada para facilitar la lectura, escritura y análisis de datos en formatos de archivo de genómica comunes como SAM y VCF.
Una biblioteca de DeepMind para construir redes neuronales.
Un marco de aprendizaje para entrenar redes neuronales aprovechando señales estructuradas además de entradas de características.
Funcionalidad adicional para TensorFlow, mantenida por SIG Addons.
Extensiones de conjuntos de datos, transmisión y sistema de archivos, mantenidas por SIG IO.
TensorFlow Quantum es una biblioteca de aprendizaje automático cuántico para la creación rápida de prototipos de modelos híbridos de aprendizaje automático cuántico-clásico.
Optimice y genere tarjetas modelo: documentos de aprendizaje automático que brindan contexto y transparencia en el desarrollo y el rendimiento de un modelo.
Una biblioteca para ayudar a crear y entrenar modelos de una manera que reduzca o elimine el daño al usuario que resulta de los sesgos de rendimiento subyacentes.
Una biblioteca que permite un fácil cálculo de métricas de equidad comúnmente identificadas para clasificadores binarios y multiclase.
TensorFlow Cloud es una biblioteca para conectar su entorno local a Google Cloud.
Una colección de clases y operaciones relacionadas con texto y NLP listas para usar con TensorFlow 2.