Thư viện & tiện ích mở rộng
Khám phá các thư viện để xây dựng các mô hình hoặc phương pháp nâng cao bằng cách sử dụng TensorFlow và truy cập các gói ứng dụng dành riêng cho miền mở rộng TensorFlow.
Các thuật toán hiện đại để đào tạo, phục vụ và diễn giải các mô hình sử dụng rừng quyết định để phân loại, hồi quy và xếp hạng.
Một thư viện cho máy học có thể tái sử dụng. Tải xuống và sử dụng lại các mô hình được đào tạo mới nhất với số lượng mã tối thiểu.
Bộ công cụ tối ưu hóa mô hình TensorFlow là một bộ công cụ để tối ưu hóa các mô hình ML để triển khai và thực thi.
Một thư viện để xây dựng các mô hình hệ thống tư vấn.
Một thư viện cho các giải pháp ML linh hoạt, được kiểm soát và có thể diễn giải với các ràng buộc về hình dạng thông thường.
Một thư viện các chức năng đồ họa máy tính khác nhau, từ máy ảnh, đèn chiếu sáng và vật liệu đến trình kết xuất đồ họa.
Một khung mã nguồn mở cho học máy và các tính toán khác trên dữ liệu phi tập trung.
TensorFlow Probability là một thư viện để lập luận xác suất và phân tích thống kê.
Tensor2Tensor là một thư viện gồm các mô hình học sâu và bộ dữ liệu được thiết kế để giúp học sâu dễ tiếp cận hơn và đẩy nhanh quá trình nghiên cứu ML.
Một thư viện Python bao gồm các triển khai của trình tối ưu hóa TensorFlow để đào tạo các mô hình học máy với quyền riêng tư khác biệt.
Một thư viện để học tăng cường trong TensorFlow.
Khung nghiên cứu để tạo mẫu nhanh các thuật toán học tăng cường.
TRFL (phát âm là “truffle”) là một thư viện dành cho các khối xây dựng học tăng cường do DeepMind tạo ra.
Một ngôn ngữ dành cho học sâu phân tán, có khả năng chỉ định một lớp rộng các phép tính tensor phân tán.
Giúp dễ dàng lưu trữ và thao tác dữ liệu có hình dạng không đồng nhất, bao gồm văn bản (từ, câu, ký tự) và các lô có độ dài thay đổi.
Hỗ trợ làm việc với văn bản Unicode trực tiếp trong TensorFlow.
TensorFlow Ranking là một thư viện dành cho các kỹ thuật Học để Xếp hạng (LTR) trên nền tảng TensorFlow.
Magenta là một dự án nghiên cứu khám phá vai trò của máy học trong quá trình tạo ra nghệ thuật và âm nhạc.
Nucleus là một thư viện mã Python và C ++ được thiết kế để giúp dễ dàng đọc, ghi và phân tích dữ liệu ở các định dạng tệp genomics phổ biến như SAM và VCF.
Một thư viện từ DeepMind để xây dựng mạng nơ-ron.
Một khung học tập để đào tạo mạng nơ-ron bằng cách tận dụng các tín hiệu có cấu trúc ngoài các đầu vào tính năng.
Chức năng bổ sung cho TensorFlow, được duy trì bởi SIG Addons.
Tập dữ liệu, phát trực tuyến và phần mở rộng hệ thống tệp, được duy trì bởi SIG IO.
TensorFlow Quantum là một thư viện máy học lượng tử để tạo mẫu nhanh các mô hình ML lượng tử-cổ điển lai.
Hợp lý hóa và tạo Thẻ mô hình — tài liệu máy học cung cấp ngữ cảnh và tính minh bạch cho sự phát triển và hiệu suất của mô hình.
Một thư viện để giúp tạo và đào tạo các mô hình theo cách giảm thiểu hoặc loại bỏ tác hại của người dùng do các thành kiến về hiệu suất cơ bản.
Một thư viện cho phép dễ dàng tính toán các chỉ số công bằng thường được xác định cho các bộ phân loại nhị phân và đa lớp.
TensorFlow Cloud là một thư viện để kết nối môi trường cục bộ của bạn với Google Cloud.
Một tập hợp các lớp và hoạt động liên quan đến văn bản và NLP đã sẵn sàng để sử dụng với TensorFlow 2.