Hadiri Simposium Women in ML pada 7 Desember Daftar sekarang

Tinjauan Pustaka TensorFlow Hub

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

The tensorflow_hub perpustakaan memungkinkan Anda men-download dan menggunakan kembali model dilatih dalam program TensorFlow Anda dengan jumlah minimum kode. Cara utama untuk memuat model terlatih menggunakan 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)

Mengatur lokasi cache untuk unduhan.

Secara default, tensorflow_hub menggunakan sistem-lebar, direktori sementara ke cache download dan model terkompresi. Lihat Caching untuk opsi untuk menggunakan, lokasi mungkin lebih gigih lainnya.

Stabilitas API

Meskipun kami berharap dapat mencegah perubahan yang melanggar, proyek ini masih dalam pengembangan aktif dan belum dijamin memiliki format API atau model yang stabil.

Keadilan

Seperti dalam semua pembelajaran mesin, keadilan adalah penting pertimbangan. Banyak model pra-pelatihan dilatih pada kumpulan data besar. Saat menggunakan kembali model apa pun, penting untuk memperhatikan data apa yang dilatih oleh model tersebut (dan apakah ada bias yang ada di sana), dan bagaimana hal ini dapat memengaruhi penggunaan Anda terhadapnya.

Keamanan

Karena berisi grafik TensorFlow arbitrer, model dapat dianggap sebagai program. Menggunakan TensorFlow Aman menjelaskan implikasi keamanan referensi model dari sumber yang tidak dipercaya.

Langkah selanjutnya