安装和使用说明

安装 tensorflow_hub

tensorflow_hub 库可与 TensorFlow 1 和 TensorFlow 2 一起安装。我们建议新用户立即从 TensorFlow 2 开始,并且当前用户升级到此版本。

与 TensorFlow 2 一起使用

像往常一样使用 pip安装 TensorFlow 2。(有关 GPU 支持的更多说明,请参阅相关文档。)随后在它旁边安装当前版本的 tensorflow-hub(必须为 0.5.0 或更高版本)。

$ pip install "tensorflow>=2.0.0"
$ pip install --upgrade tensorflow-hub

TensorFlow Hub 的 TF1 样式 API 适用于 TensorFlow 2 的 v1 兼容模式。

与旧版 TensorFlow 1 一起使用

tensorflow_hub 库需要 TensorFlow version 1.7 或更高版本。

我们强烈建议您使用 TensorFlow 1.15 进行安装,此版本默认采用与 TF1 兼容的行为,但其底层包含了许多 TF2 功能,允许使用 TensorFlow Hub 的 TF2 样式 API。

$ pip install "tensorflow>=1.15,<2.0"
$ pip install --upgrade tensorflow-hub

使用预发布版本

pip 软件包 tf-nightlytf-hub-nightly 是从 GitHub 上的源代码自动构建的,没有版本测试。这样,开发者无需从源代码构建便可试用最新代码。

可选:设置下载的缓存位置。

默认情况下,tensorflow_hub 使用系统范围的临时目录来缓存下载和未压缩的模型。有关使用其他可能更持久位置的选项,请参阅缓存

API 稳定性

尽管我们希望避免重大更改,但此项目仍在积极开发中,尚不能保证具有一个稳定的 API 或模型格式。

公平性

与所有机器学习一样,公平性是一个重要的考量因素。许多预训练模型都是基于大型数据集训练的。在重用任何模型时,请务必牢记该模型基于哪些数据进行了训练(以及其中是否存在任何现有偏差)以及这些数据如何影响您的使用。

安全性

由于模型包含任意 TensorFlow 计算图,可以将它们视为程序。安全地使用 TensorFlow 介绍了从不受信任的来源引用模型的安全隐患。