Librerie ed estensioni
Esplora le librerie per creare modelli o metodi avanzati utilizzando TensorFlow e accedi a pacchetti di applicazioni specifici del dominio che estendono TensorFlow.
Algoritmi all'avanguardia per l'addestramento, l'elaborazione e l'interpretazione di modelli che utilizzano foreste decisionali per la classificazione, la regressione e la classificazione.
Una libreria per l'apprendimento automatico riutilizzabile. Scarica e riutilizza gli ultimi modelli addestrati con una quantità minima di codice.
TensorFlow Model Optimization Toolkit è una suite di strumenti per l'ottimizzazione dei modelli ML per la distribuzione e l'esecuzione.
Una libreria per la creazione di modelli di sistema 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 sul machine learning.
Una libreria Python che include implementazioni degli ottimizzatori TensorFlow per l'addestramento di modelli di machine learning con privacy differenziale.
Una libreria per l'apprendimento per rinforzo in TensorFlow.
Un framework di ricerca per la prototipazione rapida di algoritmi di apprendimento per rinforzo.
TRFL (pronunciato "tartufo") è una libreria per gli elementi costitutivi dell'apprendimento per rinforzo creati 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 forma non uniforme, inclusi testo (parole, frasi, caratteri) e batch di lunghezza variabile.
Supporta il lavoro con il testo Unicode direttamente in TensorFlow.
TensorFlow Ranking è una libreria per tecniche LTR (Learning-to-Rank) sulla piattaforma TensorFlow.
Magenta è un progetto di ricerca che esplora il ruolo dell'apprendimento automatico 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 in formati di file genomici comuni come SAM e VCF.
Una libreria di DeepMind per la costruzione di reti neurali.
Un framework di apprendimento per addestrare le reti neurali sfruttando i 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 machine learning quantistico per la prototipazione rapida di modelli ML ibridi quanto-classici.
Semplifica e genera schede modello: documenti di machine learning 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 per l'utente derivanti da bias prestazionali sottostanti.
Una libreria che consente un facile calcolo delle metriche di equità comunemente identificate per classificatori binari e multiclasse.
TensorFlow Cloud è una libreria per connettere il tuo ambiente locale a Google Cloud.
Una raccolta di classi e operazioni relative al testo e alla PNL pronte per l'uso con TensorFlow 2.