و tensorflow_hub تتيح مكتبة تحميل وإعادة استخدام نماذج تدريب في برنامج TensorFlow الخاص بك مع كمية الحد الأدنى من التعليمات البرمجية. الطريقة الرئيسية لتحميل نموذج تدريب يستخدم hub.KerasLayer API.
import tensorflow_hub as hub
embed = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2")
embeddings = embed(["A long sentence.", "single-word", "http://example.com"])
print(embeddings.shape, embeddings.dtype)
تعيين موقع ذاكرة التخزين المؤقت للتنزيلات.
افتراضيا، tensorflow_hub يستخدم على نطاق المنظومة، دليل مؤقت لمخبأ تحميل ونماذج غير مضغوط. انظر التخزين المؤقت للخيارات للاستخدام، مواقع ربما أكثر الثابتة الأخرى.
استقرار API
على الرغم من أننا نأمل في منع حدوث تغييرات مفاجئة ، إلا أن هذا المشروع لا يزال قيد التطوير النشط ولم نضمن بعد أن يكون لديه واجهة برمجة تطبيقات ثابتة أو تنسيق نموذج.
الإنصاف
كما هو الحال في كل من تعلم الآلة، الإنصاف هو المهم النظر. يتم تدريب العديد من النماذج المدربة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة. عند إعادة استخدام أي نموذج ، من المهم أن تضع في اعتبارك البيانات التي تم تدريب النموذج عليها (وما إذا كان هناك أي تحيزات موجودة هناك) ، وكيف يمكن أن تؤثر هذه على استخدامك لها.
حماية
نظرًا لأنها تحتوي على رسوم بيانية عشوائية TensorFlow ، يمكن اعتبار النماذج كبرامج. باستخدام TensorFlow آمن يصف الآثار الأمنية المترتبة على الرجوع إلى نموذج من مصدر غير موثوق بها.