TensorFlow हब

bookmark_border संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

TensorFlow हब पुन: प्रयोज्य मशीन लर्निंग के लिए एक खुला भंडार और पुस्तकालय है। tfhub.dev रिपॉजिटरी कई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करता है: टेक्स्ट एम्बेडिंग, छवि वर्गीकरण मॉडल, TF.js/TFLite मॉडल और बहुत कुछ। भंडार सामुदायिक योगदानकर्ताओं के लिए खुला है।

tensorflow_hub लाइब्रेरी आपको न्यूनतम मात्रा में कोड के साथ अपने TensorFlow प्रोग्राम में उन्हें डाउनलोड करने और पुन: उपयोग करने की सुविधा देती है।

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)

अगले कदम

• tfhub.dev पर मॉडल खोजें
• tfhub.dev पर मॉडल प्रकाशित करें
• टेन्सरफ्लो हब लाइब्रेरी
  • TensorFlow हब स्थापित करें
  • पुस्तकालय सिंहावलोकन
• ट्यूटोरियल का पालन करें