ממשקי API נפוצים של SavedModel עבור TF Hub

קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

מבוא

TensorFlow Hub מארח מודלים עבור מגוון רחב של משימות. מודלים לאותה משימה מוזמנים ליישם API משותף כך שצרכני מודלים יוכלו להחליף אותם בקלות מבלי לשנות את הקוד שמשתמש בהם, גם אם הם מגיעים מבעלי אתרים שונים.

המטרה היא להפוך את החלפת דגמים שונים לאותה משימה לפשוטה כמו החלפת היפרפרמטר בעל ערך מחרוזת. עם זאת, צרכני דוגמניות יכולים למצוא בקלות את הטוב ביותר עבור הבעיה שלהם.

ספרייה זו אוספת מפרטי ממשקי API המשותף דגמים בפורמט TF2 SavedModel . (זה מחליף את החתימות הנפוצות עבור חברה-הוצא משימוש בפורמט Hub TF1 .)

SavedModel לשימוש חוזר: הבסיס המשותף

API לשימוש החוזר SavedModel מגדיר מוסכם כללי איך לטעון בחזרה SavedModel לתוכנית Python ושימוש חוזר בו כחלק מודל TensorFlow גדול.

שימוש בסיסי:

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__.

עבור משתמשי Keras, את hub.KerasLayer בכיתה מסתמכת על ה- API הזה כדי לעטוף את רב הפעמים SavedModel כשכבה Keras (מיגון משתמשי Keras מן פרטיו), עם כניסות ויציאות על פי APIs ספציפי משימה המפורטת להלן.

ממשקי API ספציפיים למשימות

חדד אלה יש API לשימוש חוזר SavedModel עם מוסכמות למשימות ML בפרט ואת סוגי הנתונים.