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KerasHub API 文档
KerasHub 是一个模块化构建块的工具箱，涵盖了从预训练的最新模型到低级别的 Transformer 编码器层。
- 建模 API：可用于使用预训练模型执行大多数高级任务的基本类。请注意，您可以在基类上使用
from_preset()构造函数来实例化正确子类的模型。 - 模型架构：KerasHub 附带的所有预训练模型架构的实现。
- 分词器：基于文本模型的分词例程的层实现。
- 预处理层：用于构建处理音频、文本和图像输入的预处理管道的层。
- 建模层：预训练模型架构使用的常见建模层。
- 采样器：用于控制生成文本采样的 API。
- 指标：对音频、文本和图像工作流有用的指标。
建模 API
- Backbone
- CausalLM
- CausalLMPreprocessor
- ImageClassifier
- ImageClassifierPreprocessor
- ImageToImage
- ImageSegmenter
- Inpaint
- MaskedLM
- MaskedLMPreprocessor
- Preprocessor
- Seq2SeqLM
- Seq2SeqLMPreprocessor
- Task
- TextClassifier
- TextClassifierPreprocessor
- TextToImage
- upload_preset
模型架构
- Albert
- Bart
- Bert
- Bloom
- DebertaV3
- DeepLabV3
- DenseNet
- DistilBert
- Electra
- Falcon
- FNet
- Gemma
- GPT2
- Llama
- Llama3
- Mistral
- MiT
- OPT
- PaliGemma
- Phi3
- ResNet
- Roberta
- 分割任何模型 (Segment Anything Model)
- Stable Diffusion 3
- T5
- VGG
- ViTDet
- Whisper
- XLMRoberta
分词器
- Tokenizer
- WordPieceTokenizer
- SentencePieceTokenizer
- BytePairTokenizer
- ByteTokenizer
- UnicodeCodepointTokenizer
- compute_word_piece_vocabulary 函数
- compute_sentence_piece_proto 函数
预处理层
- AudioConverter 层
- ImageConverter 层
- StartEndPacker 层
- MultiSegmentPacker 层
- RandomSwap 层
- RandomDeletion 层
- MaskedLMMaskGenerator 层
建模层
- TransformerEncoder 层
- TransformerDecoder 层
- FNetEncoder 层
- PositionEmbedding 层
- RotaryEmbedding 层
- SinePositionEncoding 层
- ReversibleEmbedding 层
- TokenAndPositionEmbedding 层
- AlibiBias 层
- MaskedLMHead 层
- CachedMultiHeadAttention 层