Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

Khả năng tương thích mô hình cho TF1 / TF2

Định dạng mô hình TF Hub

TF Hub cung cấp các phần mô hình có thể tái sử dụng có thể được tải lại, xây dựng dựa trên và có thể được đào tạo lại trong chương trình TensorFlow. Chúng có hai định dạng khác nhau:

Định dạng mô hình có thể được tìm thấy trên trang mô hình trên tfhub.dev . Tải mô hình / suy luận , tinh chỉnh hoặc tạo có thể không được hỗ trợ trong TF1 / 2 dựa trên các định dạng mô hình.

Khả năng tương thích của định dạng Trung tâm TF1

Hoạt động Chế độ tổng hợp TF1 / TF1 trong TF2 [1] TF2
Đang tải / Suy luận Được hỗ trợ đầy đủ ( hướng dẫn tải định dạng TF1 Hub đầy đủ )
m = hub.Module(handle)
outputs = m(inputs)
Bạn nên sử dụng hub.load
m = hub.load(handle)
outputs = m.signatures["sig"](inputs)
hoặc hub.KerasLayer
m = hub.KerasLayer(handle, signature="sig")
outputs = m(inputs)
Tinh chỉnh Được hỗ trợ đầy đủ ( hoàn chỉnh hướng dẫn tinh chỉnh định dạng TF1 Hub )
m = hub.Module(handle,
               trainable=True,
               tags=["train"]*is_training)
outputs = m(inputs)
Lưu ý: các mô-đun không cần biểu đồ tàu riêng biệt sẽ không có thẻ tàu.
Không được hỗ trợ
Sự sáng tạo Được hỗ trợ đầy đủ (xem toàn bộ hướng dẫn tạo định dạng TF1 Hub )
Lưu ý: Định dạng Trung tâm TF1 hướng tới TF1 và chỉ được hỗ trợ một phần trong TF2. Cân nhắc tạo Mô hình Lưu trữ TF2.
Không được hỗ trợ

Khả năng tương thích của TF2 SavedModel

Không được hỗ trợ trước TF1.15.

Hoạt động Chế độ so sánh TF1.15 / TF1 trong TF2 [1] TF2
Đang tải / Suy luận Sử dụng hub.load
m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs)
hoặc hub.KerasLayer
m = hub.KerasLayer(handle)
outputs = m(inputs)
Được hỗ trợ đầy đủ ( hướng dẫn tải TF2 SavedModel hoàn chỉnh ). Sử dụng hub.load
m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs)
hoặc hub.KerasLayer
m = hub.KerasLayer(handle)
outputs = m(inputs)
Tinh chỉnh Được hỗ trợ cho một hub.KerasLayer được sử dụng trong tf.keras.Model khi được đào tạo với Model.fit () hoặc được đào tạo về Công cụ ước tính có model_fn bao bọc Mô hình theo hướng dẫn model_fn tùy chỉnh .
Lưu ý: hub.KerasLayer không điền vào các bộ sưu tập đồ thị như các API tf.compat.v1.layers hoặc hub.Module cũ đã làm.
Được hỗ trợ đầy đủ ( hoàn chỉnh hướng dẫn tinh chỉnh TF2 SavedModel ). Sử dụng hub.load:
m = hub.load(handle)
outputs = m(inputs, training=is_training)
hoặc hub.KerasLayer:
m =  hub.KerasLayer(handle, trainable=True)
outputs = m(inputs)
Sự sáng tạo API TF2 tf.saved_model.save () có thể được gọi từ trong chế độ compat. Được hỗ trợ đầy đủ (xem toàn bộ hướng dẫn tạo TF2 SavedModel )

[1] "Chế độ tính toán TF1 trong TF2" đề cập đến hiệu quả kết hợp của việc nhập TF2 với import tensorflow.compat.v1 as tf và chạy tf.disable_v2_behavior() như được mô tả trong hướng dẫn Di chuyển TensorFlow .