models

TensorFlow Model Garden은 TensorFlow를 위해 구축된 다양한 모델 구현과 모델링 솔루션을 제공합니다. 목표는 TensorFlow 사용자가 연구 및 제품 개발에 적용할 수 있도록 모범 사례를 보여주는 것입니다. 저장소에는 다음이 포함됩니다: - **official**: TensorFlow 2 고수준 API를 사용한 SOTA 모델의 예제 구현으로, 공식적으로 유지 관리되고 성능에 최적화되어 있으면서도 읽기 쉽습니다. - **research**: TensorFlow 1 또는 2로 작성된 연구 모델 구현으로, 연구자들이 유지 관리합니다. - **community**: TensorFlow 2 머신러닝 모델과 구현을 포함한 GitHub 저장소의 엄선된 목록입니다. - **orbit**: TensorFlow 2.x에서 사용자 정의 학습 루프를 작성하기 위한 유연하고 가벼운 라이브러리로, tf.distribute와 통합되며 CPU, GPU, TPU 실행을 지원합니다. 가능한 경우 학습 로그는 TensorBoard.dev에 공유되어 투명성과 재현성을 향상시키지만, 모든 모델이 이에 적합한 것은 아닙니다. 설치는 두 가지 주요 방식으로 지원됩니다: 1. **Pip 패키지**: `pip3 install tf-models-official`로 안정적인 패키지를 설치하거나, 최신 일일 변경 사항을 위해 `pip3 install tf-models-nightly`를 사용합니다. 패키지에는 모델과 종속성이 자동으로 포함됩니다. 2. **소스 복제**: GitHub 저장소를 복제하고, models 폴더를 `PYTHONPATH`에 추가한 후, `models/official/requirements.txt`에서 종속성을 설치합니다. 추가 NLP 사용자는 `tensorflow-text-nightly`가 필요할 수 있습니다. 이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다. 기여 지침과 공지 사항은 저장소 위키에서 확인할 수 있습니다. 또한 Model Garden을 연구에 사용하는 연구자를 위한 인용 형식도 제공됩니다.