ভূমিকা
টেনসরফ্লো হাব বিভিন্ন কাজের জন্য মডেল হোস্ট করে। একই কাজের জন্য মডেলগুলিকে একটি সাধারণ API প্রয়োগ করতে উত্সাহিত করা হয় যাতে মডেল গ্রাহকরা তাদের ব্যবহার করে এমন কোড পরিবর্তন না করে সহজেই তাদের বিনিময় করতে পারে, এমনকি যদি তারা বিভিন্ন প্রকাশকের কাছ থেকে আসে।
লক্ষ্য হল একই কাজের জন্য বিভিন্ন মডেলের আদান-প্রদানকে একটি স্ট্রিং-মূল্যের হাইপারপ্যারামিটার স্যুইচ করার মতো সহজ করা। এটির সাহায্যে, মডেল গ্রাহকরা সহজেই তাদের সমস্যার জন্য সেরাটি খুঁজে পেতে পারেন।
এই ডিরেক্টরিটি TF2 SavedModel ফরম্যাটে মডেলের জন্য সাধারণ API-এর স্পেসিফিকেশন সংগ্রহ করে। (এটি এখন-বঞ্চিত TF1 হাব বিন্যাসের জন্য সাধারণ স্বাক্ষর প্রতিস্থাপন করে।)
পুনঃব্যবহারযোগ্য সংরক্ষিত মডেল: সাধারণ ভিত্তি
পুনঃব্যবহারযোগ্য সেভডমডেল এপিআই সাধারণ নিয়মগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে যে কীভাবে একটি সেভডমডেলকে একটি পাইথন প্রোগ্রামে লোড করতে হয় এবং একটি বড় টেনসরফ্লো মডেলের অংশ হিসাবে এটিকে পুনরায় ব্যবহার করতে হয়।
মৌলিক ব্যবহার:
obj = hub.load("path/to/model") # That's tf.saved_model.load() after download.
outputs = obj(inputs, training=False) # Invokes the tf.function obj.__call__.
Keras ব্যবহারকারীদের জন্য, hub.KerasLayer ক্লাস এই API-এর উপর নির্ভর করে কেরাস লেয়ার হিসাবে পুনঃব্যবহারযোগ্য সেভডমডেল (কেরাস ব্যবহারকারীদের এর বিবরণ থেকে রক্ষা করে), নীচে তালিকাভুক্ত টাস্ক-নির্দিষ্ট API অনুযায়ী ইনপুট এবং আউটপুট সহ।
টাস্ক-নির্দিষ্ট APIs
এগুলি নির্দিষ্ট ML কার্য এবং ডেটার প্রকারের জন্য নিয়মাবলী সহ পুনঃব্যবহারযোগ্য সেভডমডেল এপিআইকে পরিমার্জন করে৷