TensorFlow Hub 是已訓練機器學習模型的儲存庫。

  !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 是已訓練機器學習模型的儲存庫,可隨時進行微調並部署至任何地方。只需幾行程式碼,即可重複使用 BERT 和 Faster R-CNN 等已訓練模型。
  • 瞭解如何使用 TensorFlow Hub 及其運作方式。
  • 教學課程向您展示使用 TensorFlow Hub 的端對端範例。
  • 尋找適用於您使用情境的已訓練 TF、TFLite 和 TF.js 模型。



模型

在 TFHub.dev 上尋找 TensorFlow 社群提供的已訓練模型
查看 BERT 以用於 NLP 任務,包括文字分類和問答。
使用 Faster R-CNN Inception ResNet V2 640x640 模型偵測圖片中的物件。
使用圖片風格轉換模型將一張圖片的風格轉換到另一張圖片。
使用此 TFLite 模型在行動裝置上分類食物相片。



最新消息與公告

查看我們的部落格以取得更多公告,並在 Twitter 上查看最新的 #TFHub 更新
瞭解如何使用 TensorFlow Hub 建立具有真實世界影響力的機器學習解決方案。
若要探索適用於行動應用程式和網頁應用程式 (包括 TensorFlow Hub) 的機器學習解決方案,請造訪 Google 裝置端機器學習網頁。
TensorFlow Hub 透過新的預先處理模型讓 BERT 更易於使用。
瞭解如何使用 SPICE 模型從即時音訊自動轉錄樂譜。