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TensorFlow Model Garden 汇集了大量为 TensorFlow 构建的模型实现和建模解决方案。其目标是展示最佳实践，以便 TensorFlow 用户可以在研究和产品开发中应用它们。该代码库包括： - **official**：使用 TensorFlow 2 高级 API 的 SOTA 模型示例实现，由官方维护并针对性能进行优化，同时保持可读性。 - **research**：TensorFlow 1 或 2 中的研究模型实现，由研究人员维护。 - **community**：精选的 GitHub 代码库列表，包含 TensorFlow 2 机器学习和模型实现。 - **orbit**：一个灵活、轻量的库，用于在 TensorFlow 2.x 中编写自定义训练循环，可与 tf.distribute 集成，并支持 CPU、GPU 和 TPU 执行。 在可能的情况下，训练日志会共享到 TensorBoard.dev，以提高透明度和可复现性，不过并非所有模型都适合这样做。 安装支持两种主要方式： 1. **Pip 包**：使用 `pip3 install tf-models-official` 安装稳定包，或使用 `pip3 install tf-models-nightly` 获取最新的每日变更。该包会自动包含模型和依赖项。 2. **源码克隆**：克隆 GitHub 代码库，将 models 文件夹添加到 `PYTHONPATH`，并从 `models/official/requirements.txt` 安装依赖项。额外的 NLP 用户可能需要 `tensorflow-text-nightly`。 该项目采用 Apache License 2.0 许可。贡献指南和公告可在代码库 wiki 中查看。还为在其工作中使用 Model Garden 的研究人员提供了引用格式。