Esta sección contiene colecciones adicionales de páginas de referencia de API para proyectos y paquetes separados del paquete tensorflow , pero que no tienen páginas de subsitio dedicadas.
El repositorio de modelos de TensorFlow
El repositorio de TensorFlow Models proporciona implementaciones de modelos de última generación (SOTA).
El directorio official/projects contiene una colección de modelos SOTA que usan la API de alto nivel de TensorFlow. Están destinados a tener un buen mantenimiento, prueba y actualización con la última API de TensorFlow.
El código de biblioteca utilizado para construir y entrenar estos modelos está disponible como un paquete pip. Puedes instalarlo usando:
$ pip install tensorflow-models-official # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build
Para instalar el paquete desde la fuente, consulte estas instrucciones .
El paquete pip tensorflow-models-official contiene dos módulos de nivel superior: tensorflow_models y orbit . Puedes importarlos con:
import tensorflow_models as tfm
import orbit
Modelos de flujo de tensor
El módulo tensorflow_models maneja la creación de modelos y la configuración del entrenamiento. La funcionalidad específica de la aplicación está disponible en tfm.vision y tfm.nlp .
Orbita
El módulo orbit define una biblioteca flexible y liviana para escribir código de bucle de entrenamiento personalizado en TensorFlow. Orbit es flexible en cuanto al tipo de modelos con los que trabaja. Puede usar Orbit para entrenar Keras Models (como una alternativa al Model.fit de Keras), pero no tiene que usar Keras en absoluto. Orbit se integra a la perfección con tf.distribute y admite la ejecución en diferentes tipos de dispositivos (CPU, GPU y TPU).