Tổng quan về thư viện TensorFlow Hub

Thư viện tensorflow_hub cho phép bạn tải xuống và sử dụng lại các mô hình đã đào tạo trong chương trình TensorFlow của mình với số lượng mã tối thiểu. Cách chính để tải mô hình đã đào tạo là sử dụng API hub.KerasLayer .

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)

Lưu ý: Tài liệu này sử dụng các thẻ xử lý URL TFhub.dev trong các ví dụ. Xem thêm thông tin về các loại xử lý hợp lệ khác tại đây .

Đặt vị trí bộ đệm để tải xuống.

Theo mặc định, tensorflow_hub sử dụng thư mục tạm thời trên toàn hệ thống để lưu vào bộ đệm các mô hình đã tải xuống và không nén. Xem Bộ nhớ đệm để biết các tùy chọn sử dụng các vị trí khác, có thể ổn định hơn.

Tính ổn định của API

Mặc dù chúng tôi hy vọng ngăn chặn những thay đổi đột phá nhưng dự án này vẫn đang được phát triển tích cực và chưa được đảm bảo có định dạng mô hình hoặc API ổn định.

Sự công bằng

Như trong tất cả các lĩnh vực học máy, tính công bằng là một điều quan trọng cần cân nhắc. Nhiều mô hình được đào tạo trước được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn. Khi sử dụng lại bất kỳ mô hình nào, điều quan trọng là phải lưu ý đến dữ liệu mà mô hình đã được đào tạo (và liệu có bất kỳ thành kiến ​​nào hiện có ở đó hay không) và những thành kiến ​​này có thể ảnh hưởng như thế nào đến việc bạn sử dụng mô hình đó.

Bảo vệ

Vì chúng chứa các biểu đồ TensorFlow tùy ý nên các mô hình có thể được coi là các chương trình. Sử dụng TensorFlow mô tả một cách an toàn ý nghĩa bảo mật của việc tham chiếu mô hình từ một nguồn không đáng tin cậy.

Các bước tiếp theo