Centro de TensorFlow

TensorFlow Hub (también estilizado como TF Hub ) es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto y un repositorio en línea que proporciona componentes de modelos de TensorFlow , llamados módulos . ^{[ 2 ]}

Es mantenido por Google como parte del ecosistema TensorFlow y permite a los desarrolladores descubrir, publicar y reutilizar modelos preentrenados para tareas como visión artificial , procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje por transferencia . ^{[ 3 ]}

TensorFlow Hub proporciona una plataforma central donde desarrolladores e investigadores pueden acceder a modelos preentrenados e integrarlos directamente en flujos de trabajo de TensorFlow. ^{[ 4 ]} Cada módulo encapsula un grafo de computación y sus pesos entrenados, con firmas de entrada y salida estandarizadas. Los módulos se pueden cargar usando la función o a través de la integración de Keras mediante , lo que permite a los usuarios realizar aprendizaje por transferencia o extracción de características . ^{[ 4 ]}hub.load()hub.KerasLayer

Google anunció TensorFlow Hub en marzo de 2018, y poco después se lanzó la primera versión pública. Su introducción coincidió con la creciente adopción de técnicas de aprendizaje por transferencia y la necesidad de un empaquetado de modelos estandarizado. Con el tiempo, el hub se amplió para incluir modelos como la familia BERT , MobileNet , EfficientNet y el Universal Sentence Encoder. ^{[ 5 ]}

En 2020, una investigación sobre " Selección de arrepentimiento en TensorFlow Hub " exploró el problema de identificar modelos óptimos para tareas posteriores a partir de un amplio repositorio de alternativas.

TensorFlow Hub alberga una variedad de modelos en diversos dominios del aprendizaje automático:

• Procesamiento del lenguaje natural: BERT, modelo de lenguaje ALBERT y codificador universal de oraciones.
• Visión por computadora: ResNet , Inception ( aprendizaje profundo ), MobileNet, EfficientNet.
• Voz y audio: extractores de características de espectrogramas y modelos de reconocimiento automático del habla .
• Incrustaciones multilingües: representaciones interlingüísticas y a nivel de oración para la traducción automática y la similitud semántica .

Los módulos se utilizan ampliamente en la educación, la investigación académica y la industria para la creación de prototipos y la implementación en producción. ^{[ 6 ]}

• Sitio web oficial
• Hub en GitHub