► KerasHub：預訓練模型 / KerasHub API 文件
KerasHub API 文件
KerasHub 是一個模組化建構區塊工具箱，範圍從預訓練的先進模型到低階的 Transformer 編碼器層。
- 建模 API：可使用於大多數高階任務的基本類別，使用預訓練模型。請注意，您可以使用基本類別的
from_preset()建構子來實例化正確子類的模型。 - 模型架構：KerasHub 隨附的所有預訓練模型架構的實作。
- 分詞器：基於文字模型的標記化例程的層實作。
- 預處理層：用於建立處理音訊、文字和影像輸入的預處理管道的層。
- 建模層：預訓練模型架構常用的建模層。
- 取樣器：用於控制生成文字取樣的 API。
- 指標：適用於音訊、文字和影像工作流程的指標。
建模 API
- Backbone
- CausalLM
- CausalLMPreprocessor
- ImageClassifier
- ImageClassifierPreprocessor
- ImageToImage
- ImageSegmenter
- Inpaint
- MaskedLM
- MaskedLMPreprocessor
- Preprocessor
- Seq2SeqLM
- Seq2SeqLMPreprocessor
- Task
- TextClassifier
- TextClassifierPreprocessor
- TextToImage
- upload_preset
模型架構
- Albert
- Bart
- Bert
- Bloom
- DebertaV3
- DeepLabV3
- DenseNet
- DistilBert
- Electra
- Falcon
- FNet
- Gemma
- GPT2
- Llama
- Llama3
- Mistral
- MiT
- OPT
- PaliGemma
- Phi3
- ResNet
- Roberta
- Segment Anything Model
- Stable Diffusion 3
- T5
- VGG
- ViTDet
- Whisper
- XLMRoberta
分詞器
- Tokenizer
- WordPieceTokenizer
- SentencePieceTokenizer
- BytePairTokenizer
- ByteTokenizer
- UnicodeCodepointTokenizer
- compute_word_piece_vocabulary 函數
- compute_sentence_piece_proto 函數
預處理層
- AudioConverter 層
- ImageConverter 層
- StartEndPacker 層
- MultiSegmentPacker 層
- RandomSwap 層
- RandomDeletion 層
- MaskedLMMaskGenerator 層
建模層
- TransformerEncoder 層
- TransformerDecoder 層
- FNetEncoder 層
- PositionEmbedding 層
- RotaryEmbedding 層
- SinePositionEncoding 層
- ReversibleEmbedding 層
- TokenAndPositionEmbedding 層
- AlibiBias 層
- MaskedLMHead 層
- CachedMultiHeadAttention 層