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TensorFlow Hub ❤️ Kaggle
2023 年 3 月 9 日

发布者 Luiz GUStavo Martins, Google AI 开发者倡导者

我们很高兴宣布我们与 Kaggle 模型 的新集成，这是一个最近推出的预训练模型平台。 Google、DeepMind 等发布在 TFHub 上的 2300 多个 TensorFlow 模型现在可以在 Kaggle 模型上发现和使用，并附带文档和示例代码。

为什么选择 Kaggle？

Kaggle 是一个拥有超过 1200 万机器学习者的全球社区，他们在比赛中测试他们的知识并分享机器学习资源，包括 20 多万个公共数据集。在过去 10 多年中，Kaggle 的比赛已成为检验各种 ML 使用案例中有效和无效方法的试金石。这就是为什么 Kaggle 最近推出了其开放模型中心 Kaggle 模型，以便更好地让 ML 社区能够公开且大规模地压力测试和验证模型。

在 Kaggle 上托管 TensorFlow 模型使它们更易于被更广泛的 ML 社区访问，从而使模型构建和发展民主化。我们迫不及待地想看看这种合作关系会带来哪些解决方案。

如何开始

一个很好的地方是查看与 名为 BirdCLEF 2023 的实时 Kaggle 比赛 的新集成，该比赛使用最近发布的 鸟类发声分类器模型。参赛者面临的挑战是构建一个能够通过声音识别鸟类物种的模型。世界各地的鸟类数量正在惊人地减少，大约 48% 的现有物种正在经历种群数量下降。这项比赛的结果有助于扩大鸟类物种监测的关键工作，让研究人员能够更好地评估干预措施是否有效。

该 鸟类发声分类器模型 刚刚由 Google 研究团队在 TFHub 上开源（随后也发布在 Kaggle 模型上 🙌）。它是一个全球性的鸟类嵌入和分类模型，可以识别 10000 多个鸟类物种的发声，还可以创建可用于其他任务的嵌入向量。

在 Kaggle 上试用该模型
  1. 导航到该模型 此处。
  2. 单击“新建笔记本”按钮，这将打开 Kaggle 笔记本编辑器。
  3. 单击编辑器右侧的“复制代码”按钮，这将复制使用 TensorFlow Hub 库加载模型的示例代码。
  4. 将代码粘贴到笔记本的单元格中，您就可以开始使用！
  5. 单击底部的“添加模型”按钮。这将把模型附加到您的笔记本。
Moving image showing the user's experience of the Bird Vocalization Classifier Model on Kaggle

该代码片段导入 TFHub 库并加载新发布的鸟类发声分类器模型。要找到有关此模型的更多信息，您可以查看其文档，甚至可以尝试使用一个完整的示例，该示例演示了如何在比赛中使用该模型 此处。

import tensorflow_hub as hub keras_layer = hub.KerasLayer('https://kaggle.com/models/google/bird-vocalization-classifier/frameworks/TensorFlow2/variations/bird-vocalization-classifier/versions/1')

有关 Kaggle 模型的更多信息，包括其当前功能集和未来路线图，请查看 此处发布的官方公告。我们期待着看到您使用这种集成构建的成果！

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