Hub 包含适用于不同用例的 TensorFlow、TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js 模型，可用于图像、视频、音频...
TensorFlow 2.0 增强了分布式训练的功能,支持更灵活的多设备训练(如多个 GPU 和 TPU),并简化了分布式训练的配置。 安装TensorFlow 可以通过pip安装 TensorFlow: pip install tensorflow 1. 如果你需要安装 GPU 版本的 TensorFlow(需要支持 CUDA 的 NVIDIA GPU): pip install tensorflow-gpu 1. 示例代码 import tensorf...
在部署阶段,TensorFlow模型可以跑在不同的平台,支持服务器端部署的TensorFlow Serving, 支持Android,iOS和嵌入式设备等端侧平台部署的TensorFlow Lite,支持浏览器和Node 服务器部署的TensorFlow.js,以及包括C语言,Java 语言,Go语言,C#语言,Rust和R等多种语言。 通过下面总体架构图,就能非常快速的理解整个TensorFlow 的关...
TensorHub是用Python编写的深度学习API,运行在机器学习平台TensorFlow 2的顶部,可提供简单,模块化和可重复的抽象,以加速深度学习的研究。 TensorHub的设计旨在使其易于理解,易于编写和快速更改。 与许多框架不同,TensorHub在如何使用模块方面非常灵活。 模块被设计为自包含的并且彼此完全解耦。
TensorFlow Hub是一个面向复用机器学习模型的开源平台，提供多种预训练模型，如词嵌入、图像分类和TF.js/TFLite模型等。使用方法简单，通过hub.KerasLayer API，可以快速下载并集成到TensorFlow程序中。TensorFlow Hub支持在TensorFlow 1和TensorFlow 2中安装，新用户推荐直接使用TensorFlow 2。TensorFlow Hub使用...
常用模块 tf.config:GPU 的使用与分配 部署 TensorFlow 模型导出 TensorFlow Serving TensorFlow Lite 大规模训练与加速 TensorFlow 分布式训练 使用TPU 训练 TensorFlow 模型 扩展 TensorFlow Hub 模型复用 TensorFlow Datasets 数据集载入 附录 强化学习基础简介
然后,您可以使用TensorFlow Hub库中提供的预训练模型和特征提取器来进行迁移学习或直接使用这些模型进行预测。 以下是TensorFlow Hub的基本使用方法: 导入TensorFlow和TensorFlow Hub库: import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub 复制代码 加载预训练模型: module = hub.load("https://tfhub.dev/...
TensorFlow Hub是一个用于共享和复用预训练模型、数据集和模型部件的库。它提供了一个集中的位置,让用户可以方便地访问各种预训练模型,以加速他们的机器学习项目。要使用TensorFlow ...
To install the current release, which includes support forCUDA-enabled GPU cards(Ubuntu and Windows): $ pip install tensorflow Other devices (DirectX and MacOS-metal) are supported usingDevice plugins. A smaller CPU-only package is also available: ...
TensorFlow GPU版本的配置 :python3.6+cuda8.0 之前电脑已经装了matlab+cuda8版本的faster-rcnn跑vgg网络,所以为了二者兼容,只能选择python3.6+cuda8.0 ,cuda8并不支持tensorflow-gpu最新的版本1.9,所以选择1.4安装然后按照上面的链接安装运行。 又因为python3.6和TensorFlow-gpu的老版本1.4不兼容,所以在Anaconda Prompt下...