Vortrainierte Modelle verwenden
Das Wolfram Neural Net Repository ist eine öffentliche Ressource, die eine wachsende Sammlung von trainierten und untrainierten neuronalen Netzwerkmodellen für die sofortige Auswertung, Training, Visualisierung, für Transferlernen und mehr bietet. Dieses Beispiel zeigt einige seiner Modelle.
Laden Sie ein Bildklassifizierungsmodell aus dem Repository.
Wende Sie den Klassifizierer auf ein Bild an.
Laden Sie ein Bildeinfärbungsmodell und kopieren Sie die Auswertungsfunktion von der Ressourcen-Seite.
Färben Sie mit der Funktion ein Bild in Graustufen ein.
Laden Sie ein semantisches Segmentierungsmodell und kopieren Sie die Auswertungsfunktion von der Ressourcen-Seite.
Segmentieren Sie ein Bild mittels einer Funktion.
Laden Sie ein Modell zur Spracherkennung.
Nehmen Sie eine Audiodatei auf und transkribieren Sie diese.
Laden Sie ein Sprachmodell und verwenden Sie es zur Wortvervollständigung.
Autovervollständigen Sie eine Liste von Wörtern.
Laden Sie ein bestimmtes Modell einer Familie von Wortteil-Embeddings und erstellen Sie damit einen Teilwort-Tokenizer.
Tokenisieren Sie einen String.
Ermitteln Sie Informationen zu den zugelassenen Parameterwerten für diese Modellfamilie.
