עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

תאימות דגם ל- TF1 / TF2

תבניות דגם TF Hub

TF Hub מציע חתיכות דגם רב פעמיות הניתנות לטעון בחזרה, לבנות עליהן ואולי לאמן אותן מחדש בתוכנית TensorFlow. אלה מגיעים בשני פורמטים שונים:

הפורמט המודל ניתן למצוא בדף המודל על tfhub.dev . טעינה / היקש, דגם כוונון עדין או יצירה ייתכן שלא יהיה תמיכה ב- TF1 / 2 סמך פורמטי המודל.

תאימות של פורמט TF1 Hub

פעולה TF1 / TF1 compat מצב ב TF2 [1] TF2
טוען / מסקנה תמיכה מלאה ( מדריך טעינה בפורמט TF1 Hub מלא )
m = hub.Module(handle)
outputs = m(inputs)
מומלץ להשתמש גם hub.load
m = hub.load(handle)
outputs = m.signatures["sig"](inputs)
או hub.KerasLayer
m = hub.KerasLayer(handle, signature="sig")
outputs = m(inputs)
כוונון עדין תמיכה מלאה ( מדריך כיוון עדין בפורמט TF1 Hub מלא )
m = hub.Module(handle,
               trainable=True,
               tags=["train"]*is_training)
outputs = m(inputs)
הערה: במודולים שאינם זקוקים לתרשים רכבת נפרד אין תגי רכבת.
אינו נתמך
יצירה תמיכה מלאה (ראה מדריך ליצירת פורמט TF1 Hub שלם )
הערה: פורמט TF1 Hub מיועד ל- TF1 ונתמך באופן חלקי ב- TF2. שקול ליצור TF2 SavedModel.
אינו נתמך

תאימות של TF2 SavedModel

לא נתמך לפני TF1.15.

פעולה TF1.15 / TF1 compat מצב ב TF2 [1] TF2
טוען / מסקנה השתמש באחת hub.load
m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs)
או hub.KerasLayer
m = hub.KerasLayer(handle)
outputs = m(inputs)
תמיכה מלאה ( מדריך טעינת TF2 SavedModel מלא ). השתמש באחת hub.load
m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs)
או hub.KerasLayer
m = hub.KerasLayer(handle)
outputs = m(inputs)
כוונון עדין נתמך עבור hub.KerasLayer המשמש tf.keras.Model כאשר התאמנו עם Model.fit () או הכשרה אומדת אשר model_fn עוטף את הדגם לפי מדריך המנהג model_fn .
הערה: hub.KerasLayer אינו ממלא באוספי גרף כמו tf.compat.v1.layers הישן או hub.Module APIs עשה.
תמיכה מלאה ( מלא TF2 SavedModel כיוונון מדריך ). השתמש באחת hub.load:
m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs, training=is_training)
או hub.KerasLayer:
m =  hub.KerasLayer(handle, trainable=True)
outputs = m(inputs)
יצירה ה- API של TF2 tf.saved_model.save () יכול להיקרא מתוך מצב compat. תמיכה מלאה (ראה מדריך ליצירת TF2 SavedModel שלם )

[1] "TF1 compat מצב ב TF2" מתייחס ההשפעה המשולבת של יבוא TF2 עם import tensorflow.compat.v1 as tf והפעלת tf.disable_v2_behavior() כמתואר מדריך הגירת TensorFlow .