Esta seção contém coleções adicionais de páginas de referência de API para projetos e pacotes separados do pacote tensorflow , mas que não possuem páginas de subsite dedicadas.
O repositório de modelos do TensorFlow
O repositório TensorFlow Models fornece implementações de modelos de última geração (SOTA).
O diretório oficial/projetos contém uma coleção de modelos SOTA que usam a API de alto nível do TensorFlow. Eles devem ser bem mantidos, testados e atualizados com a API TensorFlow mais recente.
O código da biblioteca usado para construir e treinar esses modelos está disponível como um pacote pip. Você pode instalá-lo usando:
$ pip install tensorflow-models-official # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build
Para instalar o pacote a partir da fonte, consulte estas instruções .
O pacote pip tensorflow-models-official contém dois módulos de nível superior: tensorflow_models e orbit . Você pode importá-los com:
import tensorflow_models as tfm
import orbit
Modelos de Tensorflow
O módulo tensorflow_models lida com a construção de modelos e a configuração do treinamento. A funcionalidade específica do aplicativo está disponível em tfm.vision e tfm.nlp .
Órbita
O módulo orbit define uma biblioteca leve e flexível para escrever código de loop de treinamento personalizado no TensorFlow. O Orbit é flexível quanto ao tipo de modelos com os quais trabalha. Você pode usar o Orbit para treinar Keras Models (como uma alternativa ao Keras' Model.fit ), mas não precisa usar o Keras. Orbit integra-se perfeitamente com tf.distribute e suporta execução em diferentes tipos de dispositivos (CPU, GPU e TPU).