tfhub.dev menghosting format model berikut: TF2 SavedModel, format TF1 Hub, TF.js, dan TFLite. Halaman ini memberikan ikhtisar setiap format model.
Konten yang dipublikasikan ke tfhub.dev dapat secara otomatis dicerminkan ke hub model lain, asalkan mengikuti format yang ditentukan dan diizinkan oleh Ketentuan kami ( https://tfhub.dev/terms ). Lihat dokumentasi penerbitan kami untuk detail lebih lanjut, dan dokumentasi kontribusi kami jika Anda ingin tidak ikut serta dalam pencerminan.
Format TensorFlow
tfhub.dev menghosting model TensorFlow dalam format TF2 SavedModel dan format TF1 Hub. Kami merekomendasikan penggunaan model dalam format TF2 SavedModel standar, bukan format TF1 Hub yang tidak digunakan lagi jika memungkinkan.
Model Tersimpan
TF2 SavedModel adalah format yang direkomendasikan untuk berbagi model TensorFlow. Anda dapat mempelajari lebih lanjut format SavedModel di panduan TensorFlow SavedModel .
Anda dapat menelusuri SavedModels di tfhub.dev dengan menggunakan filter versi TF2 di halaman jelajah tfhub.dev atau dengan mengikuti tautan ini .
Anda dapat menggunakan SavedModels dari tfhub.dev tanpa bergantung pada pustaka tensorflow_hub , karena format ini adalah bagian dari inti TensorFlow.
Pelajari lebih lanjut tentang SavedModels di TF Hub:
Format Hub TF1
Format TF1 Hub adalah format serialisasi khusus yang digunakan oleh perpustakaan TF Hub. Format TF1 Hub mirip dengan format SavedModel TensorFlow 1 pada tingkat sintaksis (nama file dan pesan protokol yang sama) tetapi berbeda secara semantik untuk memungkinkan penggunaan kembali modul, komposisi, dan pelatihan ulang (misalnya, penyimpanan penginisialisasi sumber daya yang berbeda, penandaan yang berbeda konvensi untuk metagraf). Cara termudah untuk membedakannya di disk adalah ada atau tidaknya file tfhub_module.pb .
Anda dapat menelusuri model dalam format TF1 Hub di tfhub.dev dengan menggunakan filter versi TF1 di halaman jelajah tfhub.dev atau dengan mengikuti tautan ini .
Pelajari lebih lanjut tentang model dalam format TF1 Hub di TF Hub:
- Menggunakan model format TF1 Hub
- Mengekspor model dalam format TF1 Hub
- Kompatibilitas TF1/TF2 dari format Hub TF1
format TFLite
Format TFLite digunakan untuk inferensi pada perangkat. Anda dapat mempelajari lebih lanjut di dokumentasi TFLite .
Anda dapat menelusuri model TF Lite di tfhub.dev dengan menggunakan filter format model TF Lite di halaman jelajah tfhub.dev atau dengan mengikuti tautan ini .
format TFJS
Format TF.js digunakan untuk ML dalam browser. Anda dapat mempelajari lebih lanjut di dokumentasi TF.js.
Anda dapat menelusuri model TF.js di tfhub.dev dengan menggunakan filter format model TF.js di halaman jelajah tfhub.dev atau dengan mengikuti tautan ini .