TensorFlow Hub, eğitimli makine öğrenimi modellerinin deposudur.

  !pip install --upgrade tensorflow_hub

  import tensorflow_hub as hub

  model = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2")
  embeddings = model(["The rain in Spain.", "falls",
                      "mainly", "In the plain!"])

  print(embeddings.shape)  #(4,128)
TensorFlow Hub, ince ayar yapmaya hazır ve her yerde konuşlandırılabilir, eğitimli makine öğrenimi modelleri deposudur. Yalnızca birkaç satır kodla BERT ve Faster R-CNN gibi eğitimli modelleri yeniden kullanın.



Modeller

TFHub.dev'de TensorFlow topluluğundan eğitimli modelleri bulun
Metin sınıflandırma ve soru yanıtlama dahil NLP görevleri için BERT'e göz atın.
Görüntülerdeki nesneleri algılamak için Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 modelini kullanın.
Görüntü stili aktarım modelini kullanarak bir görüntünün stilini diğerine aktarın.
Mobil cihazdaki yiyecek fotoğraflarını sınıflandırmak için bu TFLite modelini kullanın.



Haberler ve duyurular

Daha fazla duyuru için blogumuza göz atın ve Twitter'daki en son #TFHub güncellemelerini görüntüleyin
Gerçek dünyada etkili makine öğrenimi çözümleri oluşturmak için TensorFlow Hub'ı nasıl kullanabileceğinizi öğrenin.
TensorFlow Hub da dahil olmak üzere mobil ve web uygulamalarınıza yönelik makine öğrenimi çözümlerini keşfetmek için Google'ın cihaz içi makine öğrenimi sayfasını ziyaret edin.
TensorFlow Hub, BERT'in yeni ön işleme modelleriyle kullanımını basitleştirir.
Canlı sesten notaları otomatik olarak yazıya geçirmek için SPICE modelini nasıl kullanacağınızı öğrenin.