API SavedModel Umum untuk TF Hub

Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

pengantar

TensorFlow Hub host model untuk berbagai tugas. Model untuk tugas yang sama didorong untuk menerapkan API umum sehingga konsumen model dapat dengan mudah menukarnya tanpa memodifikasi kode yang menggunakannya, meskipun mereka berasal dari penerbit yang berbeda.

Tujuannya adalah untuk membuat pertukaran model yang berbeda untuk tugas yang sama sesederhana mengganti hyperparameter bernilai string. Dengan itu, konsumen model dapat dengan mudah menemukan yang terbaik untuk masalah mereka.

Direktori ini mengumpulkan spesifikasi API umum untuk model dalam format yang TF2 SavedModel . (Ini menggantikan umum Signatures untuk sekarang-usang Format TF1 Hub .)

Model Tersimpan yang Dapat Digunakan Kembali: fondasi umum

The Reusable SavedModel API mendefinisikan konvensi umum bagaimana untuk memuat kembali SavedModel ke dalam sebuah program Python dan menggunakannya kembali sebagai bagian dari model TensorFlow lebih besar.

Penggunaan dasar:

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__.

Untuk pengguna Keras, yang hub.KerasLayer kelas bergantung pada API ini untuk membungkus Reusable SavedModel sebagai Lapisan Keras (melindungi pengguna Keras dari rinciannya), dengan input dan output sesuai dengan API tugas spesifik di bawah ini.

API khusus tugas

Suling ini yang Reusable SavedModel API dengan konvensi untuk tugas-tugas ML tertentu dan jenis data.