TensorFlow Hub, 给您带来全新的 Web 体验

TensorFlow学习笔记(10)TF Hub 迁移学习、回归模型与Early_stop TF Hub 迁移学习、回归模型与Early_stop 阅读详情

文 / André Susano Pinto(TensorFlow Hub 技术负责人)和 Clemens Mewald(产品经理)
来源 | TensorFlow 公众号

在之前的文章中,我们发布了 TensorFlow Hub,这是一个在 TensorFlow 中发布,发现和重用部分机器学习模块的平台。 该平台的一个关键部分是其 Web 体验,它允许开发人员针对用例发现 TensorFlow 模块。 今天,我们正在为 TensorFlow Hub 推出新的 Web 体验,以便能够更轻易地进行搜索和发现,同时为 multi-publisher 平台奠定了基础。

探索和发现模块

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图1:新的 Web 体验向我们提供了模块的详细信息、访问其 tfhub.dev URL 的简便方法,以及有效的 Colab notebook 直接链接

TensorFlow Hub 是一个共享可重用的机器学习平台,我们希望为研究人员和开发人员提供一种便利的方式,能够在更广泛的社区中分享他们的作品。 Universal Sentence Encoder 模块就是一个成功的范例,它加快了从基础机器学习科学到更广泛的开发者社区应用程序的速度。 该文件引用了模块的 tfhub.dev URL。 当该 URL 被复制到浏览器中时,将出现模块的详细信息页面,发布者共享文档,以及指向 Colab notebook 的链接,这样您就可以直接试用该模块。 Universal Sentence Encoder 已成为 TF Hub 上最受欢迎的模块之一。

搜索和过滤

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图2:查找使用西班牙语数据训练的文本嵌入</

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