TensorFlow हब प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का भंडार है।
!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 हब प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का भंडार है जो फाइन-ट्यूनिंग के लिए तैयार है और कहीं भी तैनात किया जा सकता है। कोड की कुछ पंक्तियों के साथ BERT और Faster R-CNN जैसे प्रशिक्षित मॉडलों का पुन: उपयोग करें।
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गाइड देखें
TensorFlow हब का उपयोग कैसे करें और यह कैसे काम करता है, इसके बारे में जानें। -
ट्यूटोरियल देखें
ट्यूटोरियल आपको TensorFlow हब का उपयोग करके शुरू से अंत तक उदाहरण दिखाते हैं। -
मॉडल देखें
अपने उपयोग के मामले के लिए प्रशिक्षित TF, TFLite और TF.js मॉडल खोजें।
मॉडल
TFHub.dev पर TensorFlow समुदाय से प्रशिक्षित मॉडल खोजें
BERT
पाठ वर्गीकरण और प्रश्न उत्तर सहित एनएलपी कार्यों के लिए बीईआरटी देखें।
ऑब्जेक्ट की पहचान करने की सुविधा
छवियों में वस्तुओं का पता लगाने के लिए तेज़ आर-सीएनएन इंसेप्शन रेसनेट वी2 640x640 मॉडल का उपयोग करें।
स्टाइल ट्रांसफर
छवि शैली स्थानांतरण मॉडल का उपयोग करके एक छवि की शैली को दूसरे में स्थानांतरित करें।
ऑन-डिवाइस खाद्य वर्गीकरणकर्ता
मोबाइल डिवाइस पर भोजन की तस्वीरों को वर्गीकृत करने के लिए इस टीएफलाइट मॉडल का उपयोग करें।
समाचार और घोषणाएं
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ऑन-डिवाइस एमएल समाधान
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