TensorHub：加速深度学习研究的模块化TensorFlow 2.0库

它以Python为编写语言，并运行于TensorFlow 2这一机器学习平台之上，旨在提供简单、模块化和可重复的抽象，以加快研究的速度。TensorHub的易理解性、易编写性以及快速更变能力是其设计的核心特点。它与传统框架不同，具备高度的模块使用灵活性，模块设计为自包含且彼此之间完全解耦，这使得用户可以根据需要轻松地组合使用不同的模块。 TensorHub具备几个显著特性，包括重现性、模块化和快速性。在重现性方面，它支持用户轻松重现已经预训练模型（如ResNet、VGG、BERT、XLNet）的结果。模块化允许用户通过简洁而强大的界面，以最小的限制组合不同模块，这有助于构建复杂模型而无需从头开始编写大量代码。快速性则得益于TensorHub的自定义实用程序和层，这些是专门为考虑效率而设计，同时又不牺牲对TensorFlow和Keras等现有标准框架的支持。 此外，TensorHub还支持原型制作，即通过较少的代码构建更多东西。通过应用模块化块、预煮模型以及自定义层和实用程序，用户可以迅速搭建起深度学习模型的原型。 从标签可以看出，TensorHub与多个领域相关联，如Python编程、机器学习、深度学习、TensorFlow、人工智能和神经网络等。它是一个Python包，可通过pip包管理器进行安装，且专门针对TensorFlow 2进行了优化。 最后，根据提供的压缩包子文件的文件名称列表，该文件名tensorhub-main表明了TensorHub的主目录或主要代码库文件。"