Tổng quan về Thư viện TensorFlow Hub

Các tensorflow_hub thư viện cho phép bạn tải về và tái sử dụng mô hình đào tạo trong chương trình TensorFlow của bạn với một số tiền tối thiểu của mã. Cách chính để nạp một mô hình đào tạo được sử dụng hub.KerasLayer API.

import tensorflow_hub as hub

embed = hub.KerasLayer("https://hub.tensorflow.google.cn/google/nnlm-en-dim128/2")
embeddings = embed(["A long sentence.", "single-word", "http://example.com"])
print(embeddings.shape, embeddings.dtype)

Đặt vị trí bộ nhớ cache cho các bản tải xuống.

Theo mặc định, tensorflow_hub sử dụng trên toàn hệ thống, thư mục tạm thời để nhớ cache tải và các mô hình không nén. Xem Caching cho các tùy chọn để sử dụng, địa điểm có thể dai dẳng hơn khác.

API ổn định

Mặc dù chúng tôi hy vọng có thể ngăn chặn những thay đổi vi phạm, 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.

Công bằng

Như trong tất cả các máy học, công bằng là một quan trọng xem xét. Nhiều mô hình được đào tạo trước được đào tạo trên các bộ 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 đó được đào tạo (và liệu có bất kỳ thành kiến ​​nào hiện có ở đó hay không) và những điều này có thể ảnh hưởng đến việc sử dụng nó như thế nào.

Bảo vệ

Vì chúng chứa các đồ thị TensorFlow tùy ý, các mô hình có thể được coi là chương trình. Sử dụng một cách an toàn TensorFlow mô tả các vấn đề bảo mật của tham khảo một mô hình từ một nguồn không tin cậy.

Bước tiếp theo