Google TensorFlow — это популярная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которую используют разработчики и исследователи по всему миру. Он известен своими мощными функциями, гибкими API и широким спектром приложений.
В последние годы TensorFlow добавил ряд новых функций, которые сделали его еще более мощным и универсальным. Эти функции включают в себя:
1. Резюме TensorFlow
Набор инструментов и библиотек для компьютерного зрения. Он включает в себя ряд предварительно обученных моделей для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация. TensorFlow CV также упрощает создание пользовательских моделей для ваших собственных приложений.
2. НЛП TensorFlow
Набор инструментов и библиотек для обработки естественного языка. Он включает ряд предварительно обученных моделей для таких задач, как классификация текста, ответы на вопросы и машинный перевод. TensorFlow NLP также упрощает создание пользовательских моделей для ваших собственных приложений.
3. Расширенный TensorFlow (TFX)
Платформа для создания конвейеров сквозного машинного обучения (ML) и управления ими. TFX предоставляет набор компонентов, которые можно использовать для автоматизации процесса разработки конвейера машинного обучения, от подготовки данных до оценки и развертывания модели.
4. Вероятность TensorFlow
Новая библиотека, предоставляющая унифицированный API для вероятностного машинного обучения. TensorFlow Probability упрощает построение вероятностных моделей, таких как байесовские сети и гауссовы процессы.
5. ТензорФлоу Лайт
Облегченная версия TensorFlow, предназначенная для мобильных и встроенных устройств. TensorFlow Lite позволяет запускать модели TensorFlow на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как смартфоны и устройства IoT.
6. Центр TensorFlow
Репозиторий предварительно обученных моделей TensorFlow, которые можно использовать для быстрого создания приложений машинного обучения. TensorFlow Hub позволяет легко находить и использовать предварительно обученные модели, адаптированные к конкретным задачам, таким как классификация изображений или обработка естественного языка.
