Giới thiệu
TensorFlow Hub lưu trữ các mô hình cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Các mô hình cho cùng một nhiệm vụ được khuyến khích triển khai một API chung để người tiêu dùng mô hình có thể dễ dàng trao đổi chúng mà không cần sửa đổi mã sử dụng chúng, ngay cả khi chúng đến từ các nhà xuất bản khác nhau.
Mục tiêu là làm cho việc trao đổi các mô hình khác nhau cho cùng một nhiệm vụ trở nên đơn giản như chuyển đổi một siêu tham số có giá trị chuỗi. Cùng với đó, người tiêu dùng mô hình có thể dễ dàng tìm thấy mô hình tốt nhất cho vấn đề của họ.
Thư mục này thu thập thông số kỹ thuật của các API phổ biến cho các mô hình ở định dạng TF2 SavingModel . (Nó thay thế Chữ ký chung cho định dạng TF1 Hub hiện không còn được dùng nữa.)
SavingModel có thể tái sử dụng: nền tảng chung
API SavingModel có thể tái sử dụng xác định các quy ước chung về cách tải SavingModel trở lại chương trình Python và tái sử dụng nó như một phần của mô hình TensorFlow lớn hơn.
Cách sử dụng cơ bản:
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__.
Đối với người dùng Keras, lớp hub.KerasLayer dựa vào API này để bao bọc SavingModel có thể tái sử dụng dưới dạng Lớp Keras (bảo vệ người dùng Keras khỏi các chi tiết của nó), với đầu vào và đầu ra theo các API dành riêng cho nhiệm vụ được liệt kê bên dưới.
API dành riêng cho nhiệm vụ
Chúng tinh chỉnh API SavingModel có thể tái sử dụng bằng các quy ước cho các tác vụ và loại dữ liệu ML cụ thể.