TF Hub modeli biçimleri
TF Hub, geri yüklenebilen, üzerine inşa edilebilen ve muhtemelen bir TensorFlow programında yeniden eğitilebilen yeniden kullanılabilir model parçaları sunar. Bunlar iki farklı biçimde gelir:
- Özel TF1 Hub formatı . Ana kullanım amacı, hub.Module API aracılığıyla TF1'de (veya TF2'de TF1 uyumluluk modunda). Tam uyumluluk ayrıntıları aşağıda .
- Yerel TF2 SavedModel formatı. Ana kullanım amacı hub.load ve hub.KerasLayer API'leri aracılığıyla TF2'dedir. Tam uyumluluk ayrıntıları aşağıda .
Model formatı, tfhub.dev-placeholder32 adresindeki model sayfasında bulunabilir. Model yükleme/çıkarım , ince ayar veya oluşturma , model biçimlerine bağlı olarak TF1/2'de desteklenmeyebilir.
TF1 Hub formatının uyumluluğu
| Operasyon | TF2'de TF1/TF1 uyumluluk modu [1] | TF2 |
| Yükleme / Çıkarım | Tam olarak desteklenir ( tam TF1 Hub formatı yükleme kılavuzu ) m = hub.Module(handle)
outputs = m(inputs) | hub.load m = hub.load(handle)
outputs = m.signatures["sig"](inputs)veya hub.KerasLayer m = hub.KerasLayer(handle, signature="sig")
outputs = m(inputs)kullanılması önerilir |
| İnce ayar | Tam olarak desteklenir ( tam TF1 Hub formatı ince ayar kılavuzu ) m = hub.Module(handle,
trainable=True,
tags=["train"]*is_training)
outputs = m(inputs) Not: Ayrı bir tren grafiğine ihtiyaç duymayan modüllerin tren etiketi yoktur. | Desteklenmiyor |
| oluşturma | Tam olarak desteklenir ( tam TF1 Hub formatı oluşturma kılavuzuna bakın) Not: TF1 Hub formatı TF1'e yöneliktir ve TF2'de yalnızca kısmen desteklenir. Bir TF2 SavedModel oluşturmayı düşünün. | Desteklenmiyor |
TF2 SavedModel uyumluluğu
TF1.15'ten önce desteklenmez.
| Operasyon | TF1.15/ TF2'de TF1 uyumlu modu [1] | TF2 |
| Yükleme / Çıkarım | hub.load m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs)veya hub.KerasLayer m = hub.KerasLayer(handle)
outputs = m(inputs)kullanın | Tam olarak desteklenir ( tam TF2 SavedModel yükleme kılavuzu ). hub.load m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs)veya hub.KerasLayer m = hub.KerasLayer(handle)
outputs = m(inputs)kullanın |
| İnce ayar | Model.fit() ile eğitilirken tf.keras.Model'de kullanılan veya özel model_fn kılavuzuna göre model_fn'si Model'i saran bir Tahmincide eğitilen bir hub.KerasLayer için desteklenir. Not: hub.KerasLayer , eski tf.compat.v1.layers veya hub.Module API'lerinin yaptığı gibi grafik koleksiyonlarını doldurmaz. | Tam olarak desteklenir ( tam TF2 SavedModel ince ayar kılavuzu ). hub.load: m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs, training=is_training)veya hub kullanın.KerasLayer: m = hub.KerasLayer(handle, trainable=True)
outputs = m(inputs) |
| oluşturma | TF2 API'si tf.saved_model.save() , uyumluluk modundan çağrılabilir. | Tam olarak desteklenir ( tam TF2 SavedModel oluşturma kılavuzuna bakın) |
[1] "TF2'de TF1 uyumluluk modu", import tensorflow.compat.v1 as tf ve TensorFlow Migration kılavuzunda açıklandığı gibi tf.disable_v2_behavior() çalıştırmanın birleşik etkisini ifade eder.