Librerie ed estensioni
Esplora le librerie per creare modelli o metodi avanzati utilizzando TensorFlow e accedi a pacchetti applicativi specifici del dominio che estendono TensorFlow.
Una libreria per l'apprendimento automatico riutilizzabile. Scarica e riutilizza gli ultimi modelli addestrati con una quantità minima di codice.
Il TensorFlow Model Optimization Toolkit è una suite di strumenti per l'ottimizzazione dei modelli ML per la distribuzione e l'esecuzione.
Una libreria per creare modelli di sistemi di raccomandazione.
Una libreria per soluzioni ML flessibili, controllate e interpretabili con vincoli di forma di buon senso.
Una libreria di funzionalità di computer grafica che vanno da fotocamere, luci e materiali ai renderer.
Un framework open source per l'apprendimento automatico e altri calcoli su dati decentralizzati.
TensorFlow Probability è una libreria per il ragionamento probabilistico e l'analisi statistica.
Tensor2Tensor è una libreria di modelli e set di dati di deep learning progettati per rendere il deep learning più accessibile e accelerare la ricerca ML.
Una libreria Python che include implementazioni di ottimizzatori TensorFlow per l'addestramento di modelli di machine learning con privacy differenziale.
Una libreria per l'apprendimento per rinforzo in TensorFlow.
Un quadro di ricerca per la prototipazione rapida di algoritmi di apprendimento per rinforzo.
TRFL (pronunciato "tartufo") è una libreria per blocchi di apprendimento per rinforzo creata da DeepMind.
Un linguaggio per il deep learning distribuito, in grado di specificare un'ampia classe di calcoli tensoriali distribuiti.
Semplifica l'archiviazione e la manipolazione di dati con una forma non uniforme, inclusi testo (parole, frasi, caratteri) e batch di lunghezza variabile.
Supporta l'utilizzo del testo Unicode direttamente in TensorFlow.
TensorFlow Ranking è una libreria per le tecniche Learning-to-Rank (LTR) sulla piattaforma TensorFlow.
Magenta è un progetto di ricerca che esplora il ruolo del machine learning nel processo di creazione di arte e musica.
Nucleus è una libreria di codice Python e C++ progettata per semplificare la lettura, la scrittura e l'analisi dei dati nei comuni formati di file di genomica come SAM e VCF.
Una libreria di DeepMind per la costruzione di reti neurali.
Un framework di apprendimento per addestrare le reti neurali sfruttando segnali strutturati oltre agli input delle funzionalità.
Funzionalità extra per TensorFlow, gestita da SIG Addons.
Set di dati, streaming ed estensioni del file system, gestiti da SIG IO.
TensorFlow Quantum è una libreria di apprendimento automatico quantistico per la prototipazione rapida di modelli ML ibridi quantistici classici.
Semplifica e genera schede modello: documenti di apprendimento automatico che forniscono contesto e trasparenza nello sviluppo e nelle prestazioni di un modello.
Una libreria per aiutare a creare e addestrare modelli in modo da ridurre o eliminare i danni all'utente derivanti da distorsioni delle prestazioni sottostanti.
Una libreria che consente un facile calcolo di metriche di equità comunemente identificate per classificatori binari e multiclasse.
TensorFlow Cloud è una libreria per connettere il tuo ambiente locale a Google Cloud.
Algoritmi all'avanguardia per l'addestramento, il servizio e l'interpretazione di modelli che utilizzano foreste decisionali per la classificazione, la regressione e il ranking.
Una raccolta di classi e operazioni relative al testo e alla PNL pronte per l'uso con TensorFlow 2.