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TF Hub용 공통 저장된 모델 API

소개

TensorFlow Hub는 다양한 작업을 위한 모델을 호스팅합니다. 동일한 작업을 위한 모델은 공통 API를 구현하는 것이 좋습니다. 그래야 모델 소비자가 다른 게시자의 모델이더라도 모델을 사용하는 코드를 수정하지 않고 모델을 쉽게 교환할 수 있습니다.

목표는 문자열 값의 초매개변수를 전환하는 것만큼 간단하게 동일한 작업의 다른 모델을 교환하는 것입니다. 이를 통해 모델 소비자는 문제에 가장 적합한 모델을 쉽게 찾을 수 있습니다.

이 디렉터리는 TF2 저장된 모델 형식의 모델 공통 API 사양을 수집합니다. 현재는 지원 중단된 TF1 Hub 형식공통 서명을 대체합니다.

재사용 가능한 저장된 모델: 공통 기반

Reusable SavedModel API는 저장된 모델을 Python 프로그램에 다시 로드하고 더 큰 TensorFlow 모델의 일부로 재사용하는 방법에 관한 일반적인 규칙을 정의합니다.

기본 사용법

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__.

Keras 사용자의 경우 hub.KerasLayer 클래스는 이 API를 사용하여 재사용 가능한 저장된 모델을 Keras 레이어로 래핑하고(세부정보에서 Keras 사용자 보호) 입력과 출력은 아래 나열된 작업별 API에 따릅니다.

작업별 API

특정 ML 작업 및 데이터 유형에 관한 규칙으로 Reusable SavedModel API를 조정합니다.