ספריית tensorflow_hub מאפשרת לך להוריד ולהשתמש מחדש במודלים מאומנים בתוכנית TensorFlow שלך עם כמות מינימלית של קוד. הדרך העיקרית לטעון מודל מאומן היא שימוש ב- hub.KerasLayer API.
import tensorflow_hub as hub
embed = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2")
embeddings = embed(["A long sentence.", "single-word", "http://example.com"])
print(embeddings.shape, embeddings.dtype)
הערה: תיעוד זה משתמש בנקודות האחיזה של כתובת האתר TFhub.dev בדוגמאות. ראה מידע נוסף לגבי סוגי ידיות תקפים אחרים כאן .
הגדרת מיקום המטמון להורדות.
כברירת מחדל, tensorflow_hub משתמש בספרייה זמנית, הכוללת את המערכת, כדי לשמור מודלים שהורדו ולא דחוסים במטמון. ראה שמירה במטמון לאפשרויות להשתמש במיקומים אחרים, אולי קבועים יותר.
יציבות API
למרות שאנו מקווים למנוע שינויים מתפרצים, פרויקט זה עדיין נמצא בפיתוח פעיל ועדיין לא מובטח שיהיה לו פורמט API או מודל יציב.
הֲגִינוּת
כמו בכל למידת מכונה, הוגנות היא שיקול חשוב . מודלים רבים שהוכשרו מראש מאומנים על מערכי נתונים גדולים. בעת שימוש חוזר בכל מודל, חשוב להיות מודע לאילו נתונים המודל הוכשר (והאם יש הטיות קיימות שם), וכיצד אלה עשויים להשפיע על השימוש שלך בו.
בִּטָחוֹן
מכיוון שהם מכילים גרפים שרירותיים של TensorFlow, ניתן לחשוב על מודלים כתוכניות. השימוש ב-TensorFlow מאובטח מתאר את השלכות האבטחה של הפניה למודל ממקור לא מהימן.