tfhub.dev ospita i seguenti formati di modello: TF2 SavedModel, formato TF1 Hub, TF.js e TFLite. Questa pagina fornisce una panoramica di ciascun formato del modello.
Il contenuto pubblicato su tfhub.dev può essere automaticamente rispecchiato su altri hub di modelli, a condizione che segua un formato specificato e sia consentito dai nostri Termini ( https://tfhub.dev/terms ). Consulta la nostra documentazione di pubblicazione per maggiori dettagli e la nostra documentazione di contributo se desideri disattivare il mirroring.
Formati TensorFlow
tfhub.dev ospita modelli TensorFlow nel formato TF2 SavedModel e nel formato TF1 Hub. Si consiglia di utilizzare modelli nel formato TF2 SavedModel standardizzato anziché nel formato deprecato TF1 Hub, quando possibile.
Modello salvato
TF2 SavedModel è il formato consigliato per la condivisione dei modelli TensorFlow. Puoi saperne di più sul formato SavedModel nella guida TensorFlow SavedModel .
Puoi sfogliare SavedModels su tfhub.dev utilizzando il filtro della versione TF2 nella pagina di navigazione di tfhub.dev o seguendo questo collegamento .
Puoi utilizzare SavedModels da tfhub.dev senza dipendere dalla libreria tensorflow_hub , poiché questo formato fa parte del core TensorFlow.
Ulteriori informazioni su SavedModels su TF Hub:
- Utilizzo dei modelli salvati di TF2
- Esportazione di un modello salvato TF2
- Compatibilità TF1/TF2 di TF2 SavedModels
Formato dell'hub TF1
Il formato TF1 Hub è un formato di serializzazione personalizzato utilizzato dalla libreria TF Hub. Il formato TF1 Hub è simile al formato SavedModel di TensorFlow 1 a livello sintattico (stessi nomi di file e messaggi di protocollo) ma semanticamente diverso per consentire il riutilizzo, la composizione e il riaddestramento del modulo (ad esempio, diversa memorizzazione degli inizializzatori di risorse, diversa codifica convenzioni per i metagrafi). Il modo più semplice per distinguerli sul disco è la presenza o l'assenza del file tfhub_module.pb .
Puoi sfogliare i modelli nel formato TF1 Hub su tfhub.dev utilizzando il filtro della versione TF1 nella pagina di navigazione di tfhub.dev o seguendo questo collegamento .
Scopri di più sui modelli in formato TF1 Hub su TF Hub:
- Utilizzando modelli in formato TF1 Hub
- Esportazione di un modello nel formato TF1 Hub
- Compatibilità TF1/TF2 del formato TF1 Hub
Formato TFLite
Il formato TFLite viene utilizzato per l'inferenza sul dispositivo. Puoi saperne di più nella documentazione di TFLite .
Puoi sfogliare i modelli TF Lite su tfhub.dev utilizzando il filtro del formato del modello TF Lite nella pagina di navigazione di tfhub.dev o seguendo questo collegamento .
Formato TFJS
Il formato TF.js viene utilizzato per il machine learning nel browser. Puoi saperne di più nella documentazione di TF.js.
Puoi sfogliare i modelli TF.js su tfhub.dev utilizzando il filtro del formato del modello TF.js nella pagina di navigazione di tfhub.dev o seguendo questo collegamento .