ศูนย์กลางเทนเซอร์โฟลว์
นักพัฒนา	Google
ปล่อย	6 มีนาคม 2561 ( 6 มีนาคม 2018 )
เวอร์ชันเสถียร	0.16.1 [ 1 ] / 30 มกราคม 2024
เขียนเป็น	ไพธอน
ระบบปฏิบัติการ	ข้ามแพลตฟอร์ม
แพลตฟอร์ม	เทนเซอร์โฟลว์
พิมพ์	การเรียนรู้ ของเครื่องจักรปัญญาประดิษฐ์
ใบอนุญาต	อะปาเช่-2.0
เว็บไซต์	tensorflow.org/hub​​
ที่เก็บข้อมูล	github.com/tensorflow/hub​​​

TensorFlow Hub (หรือเขียนว่าTF Hub ) เป็น ไลบรารี การเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพนซอร์ส และที่เก็บข้อมูลออนไลน์ที่ให้บริการส่วนประกอบโมเดลTensorFlowซึ่ง เรียกว่า โมดูล^{[ 2 ]}

Googleดูแลรักษาระบบนี้เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ TensorFlow และอนุญาตให้นักพัฒนาค้นพบ เผยแพร่ และนำโมเดลที่ฝึกฝนไว้ล่วงหน้ามาใช้ซ้ำสำหรับงานต่างๆ เช่นคอมพิวเตอร์วิชั่นการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้แบบถ่ายโอน^{[ 3 ]}

TensorFlow Hub เป็นแพลตฟอร์มส่วนกลางที่นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถเข้าถึงโมเดลที่ฝึกฝนไว้ล่วงหน้าและผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ TensorFlow ได้โดยตรง^{[ 4 ]}แต่ละโมดูลจะห่อหุ้มกราฟการคำนวณและน้ำหนักที่ฝึกฝนไว้ พร้อมด้วยลายเซ็นอินพุตและเอาต์พุตที่เป็นมาตรฐาน สามารถโหลดโมดูลได้โดยใช้hub.load()ฟังก์ชันหรือผ่าน การผสานรวม Kerasผ่านทางhub.KerasLayerทำให้ผู้ใช้สามารถทำการเรียนรู้แบบถ่ายโอนหรือการสกัดคุณลักษณะได้^{[ 4 ]}

Google ประกาศเปิดตัว TensorFlow Hub ในเดือนมีนาคม 2018 และเวอร์ชันสาธารณะแรกก็เปิดตัวในเวลาไม่นานหลังจากนั้น การเปิดตัวนี้เกิดขึ้นพร้อมกับการนำเทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอนมาใช้เพิ่มมากขึ้น และความต้องการการบรรจุโมเดลแบบมาตรฐาน เมื่อเวลาผ่านไป ฮับได้ขยายขอบเขตไปรวมถึงโมเดลต่างๆ เช่น ตระกูล BERT , MobileNet , EfficientNetและ Universal Sentence Encoder ^{[ 5 ]}

ในปี 2020 งานวิจัยเรื่อง “ การเลือกแบบจำลองที่ไม่เหมาะสมใน TensorFlow Hub ” ได้สำรวจปัญหาการระบุแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานในขั้นตอนถัดไป โดยพิจารณาจากคลังแบบจำลองทางเลือกจำนวนมาก

TensorFlow Hub รวบรวมโมเดลหลากหลายประเภทในโดเมนการเรียนรู้ของเครื่อง:

• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: BERT, โมเดลภาษา ALBERT และ Universal Sentence Encoder
• คอมพิวเตอร์วิชั่น: ResNet , Inception ( การเรียนรู้เชิงลึก ), MobileNet, EfficientNet
• การพูดและเสียง: ตัวแยกคุณลักษณะ สเปกโทรแกรมและแบบจำลองการรู้จำเสียงพูด อัตโนมัติ
• การฝังข้อมูลหลายภาษา: การแสดงผลข้ามภาษาและระดับประโยคสำหรับการแปลด้วยเครื่องและความคล้ายคลึงทางความหมาย

โมดูลถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการศึกษา การวิจัยทางวิชาการ และอุตสาหกรรมสำหรับการสร้างต้นแบบและการใช้งานจริง^{[ 6 ]}

• เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ
• ศูนย์กลางบนGitHub