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重磅干货，第一时间送达
作者: Michael Tyka
翻译: Amusi
来源: medium.com/tensorflow
发现并开始新的机器学习项目有点艰巨（daunting）。也许你有一个模糊的项目想法，并正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感，并看看有哪些可能。
今天，我们发布 Seedbank，这是一个发现交互式机器学习示例的地方，你可以直接从浏览器运行，无需其他设置。每个示例都是启发你的一颗小种子（seed），你可以对其进行编辑，扩展，甚至将其融入自己的项目和想法中，例如数据分析问题、艺术项目等。
最近，谷歌以 Colab notebook 的方式发布了很多机器学习代码示例。Colaboratory 是谷歌的 Jupyter notebook 环境，允许你使用谷歌提供的免费 GPU 来通过浏览器直接运行你的代码，无需任何设置。
这些示例包括在 tensorflow.org 上的新入门经验、机器学习速成教程（Machine Learning Crash Course）、distill.pub 上的研究文章，以及在 tensorflow.org 上越来越多的教程（如机器翻译）。TF Hub 也提供多种可直接应用的预训练（pretrained）机器学习模块，它们通常在 Colab notebook 的帮助下来说明如何应用，使得操作更加简单。
现在，Seedbank 提供一个平台来搜索 Colab 支持的机器学习示例。你可以使用最高级类别（top-level category）来缩小搜索范围，并在 notebook 中搜索关键词。每个种子都有一个预览（preview），可以让你快速评估是否想要继续探索。一旦你点击到 Colab notebook，你将立刻被连接到一个 GPU 核（kernel），然后就可以通过示例或教程开始工作。现在，Seedbank 只能追踪谷歌发布的 notebook，不过未来会索引用户创建的内容。TensorFlow 的工作人员将尽己所能定期更新 Seedbank，并确保更新 TensorFlow.org 上的新内容。
但最好的是 Colab 可以让你编辑 notebooks，将副本保存到 Google Drive，并与朋友或在社交媒体上共享那些副本（derivatives），以及可以一直使用 Colab GPU 进行快速训练和推断（inference）。你还可以从 Google Drive 中读取数据，使用 Google Drive 导入大型数据集也很快。
快乐探索 ~ 希望你能尽快找到并种植你的想法种子
点击"阅读原文"，即可访问英文原文。
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