Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно TensorFlow Hub (TensorFlow Dev Summit 2018) или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Andrew Gasparovic and Jeremiah Harmsen dicuss TF Hub, a new library built to foster the publication, discovery, and consumption of reusable parts of machine learning models. The main part of the launch is a repository of modules, which are self-contained pieces of TensorFlow graphs that can be reused across different tasks. Modules contain variables that have been pre-trained for a task using a large dataset. By reusing a module on a related or similar task, a user can train a model with a smaller dataset, improve generalization, or simply speed up training. Try out the end-to-end example on GitHub → https://goo.gl/4DBvX7 TensorFlow Dev Summit 2018 All Sessions playlist → https://goo.gl/Lsaq1R Subscribe to the TensorFlow channel → https://goo.gl/ht3WGe event: TensorFlow Dev Summit 2018; re_ty: Publish; product: TensorFlow - TensorFlow Hub; fullname: Andrew Gasparovic, Jeremiah Harmsen; event: TensorFlow Dev Summit 2018;