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TensorFlow Model Gardenは、TensorFlow向けに構築された幅広いモデル実装とモデリングソリューションを集めたリポジトリです。その目的は、ベストプラクティスを示すことで、TensorFlowユーザーが研究や製品開発に活用できるようにすることです。リポジトリには以下が含まれます。 - **official**: TensorFlow 2の高レベルAPIを用いたSOTAモデルの実装例で、公式に保守され、読みやすさを保ちつつ性能が最適化されています。 - **research**: TensorFlow 1または2による研究モデル実装で、研究者によって保守されています。 - **community**: TensorFlow 2の機械学習モデルと実装を含むGitHubリポジトリの厳選リスト。 - **orbit**: TensorFlow 2.xでカスタムトレーニングループを書くための柔軟で軽量なライブラリで、tf.distributeと統合し、CPU、GPU、TPUでの実行をサポートします。 可能な場合、トレーニングログは透明性と再現性を高めるためにTensorBoard.devで共有されますが、すべてのモデルがこれに適しているわけではありません。 インストールは主に2つの方法でサポートされています。 1. **Pipパッケージ**: 安定版は`pip3 install tf-models-official`、最新の日次変更は`pip3 install tf-models-nightly`でインストールします。パッケージにはモデルと依存関係が自動的に含まれます。 2. **ソースのクローン**: GitHubリポジトリをクローンし、modelsフォルダを`PYTHONPATH`に追加し、`models/official/requirements.txt`から依存関係をインストールします。NLPユーザーは追加で`tensorflow-text-nightly`が必要な場合があります。 このプロジェクトはApache License 2.0の下でライセンスされています。貢献ガイドラインとお知らせはリポジトリのwikiで入手できます。Model Gardenを研究で利用する研究者向けに引用形式も提供されています。