การแนะนำ
TensorFlow Hub โฮสต์โมเดลสำหรับงานที่หลากหลาย แบบจำลองสำหรับงานเดียวกันได้รับการสนับสนุนให้ใช้ API ทั่วไป เพื่อให้ผู้บริโภคแบบจำลองสามารถแลกเปลี่ยนได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องแก้ไขโค้ดที่ใช้ แม้ว่าจะมาจากผู้เผยแพร่ที่แตกต่างกันก็ตาม
เป้าหมายคือทำให้การแลกเปลี่ยนโมเดลต่างๆ สำหรับงานเดียวกันทำได้ง่ายเพียงแค่สลับไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่มีค่าสตริง ด้วยเหตุนี้ ผู้บริโภครุ่นโมเดลจึงสามารถค้นหาสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาของตนได้อย่างง่ายดาย
ไดเร็กทอรีนี้รวบรวมข้อกำหนดของ API ทั่วไปสำหรับโมเดลใน รูปแบบ TF2 SavedModel (จะแทนที่ ลายเซ็นทั่วไป สำหรับ รูปแบบ TF1 Hub ที่เลิกใช้แล้วในขณะนี้)
SavedModel แบบใช้ซ้ำได้: รากฐานทั่วไป
Reusable SavedModel API กำหนดวิธีทั่วไปในการโหลด SavedModel กลับเข้าไปในโปรแกรม Python และนำมาใช้ใหม่โดยเป็นส่วนหนึ่งของโมเดล TensorFlow ที่ใหญ่กว่า
การใช้งานขั้นพื้นฐาน:
obj = hub.load("path/to/model") # That's tf.saved_model.load() after download.
outputs = obj(inputs, training=False) # Invokes the tf.function obj.__call__.
สำหรับผู้ใช้ Keras คลาส hub.KerasLayer อาศัย API นี้เพื่อรวม Reusable SavedModel เป็น Keras Layer (ป้องกันผู้ใช้ Keras จากรายละเอียด) โดยมีอินพุตและเอาต์พุตตาม API เฉพาะงานที่แสดงด้านล่าง
API เฉพาะงาน
สิ่งเหล่านี้จะปรับแต่ง Reusable SavedModel API ด้วยรูปแบบสำหรับงาน ML และประเภทข้อมูลเฉพาะ