소개
TensorFlow Hub는 다양한 작업을 위한 모델을 호스팅합니다. 동일한 작업을 위한 모델은 공통 API를 구현하는 것이 좋습니다. 그래야 모델 소비자가 다른 게시자의 모델이더라도 모델을 사용하는 코드를 수정하지 않고 모델을 쉽게 교환할 수 있습니다.
목표는 문자열 값의 초매개변수를 전환하는 것만큼 간단하게 동일한 작업의 다른 모델을 교환하는 것입니다. 이를 통해 모델 소비자는 문제에 가장 적합한 모델을 쉽게 찾을 수 있습니다.
이 디렉터리는 TF2 저장된 모델 형식의 모델 공통 API 사양을 수집합니다. 현재는 지원 중단된 TF1 Hub 형식의 공통 서명을 대체합니다.
재사용 가능한 저장된 모델: 공통 기반
Reusable SavedModel API는 저장된 모델을 Python 프로그램에 다시 로드하고 더 큰 TensorFlow 모델의 일부로 재사용하는 방법에 관한 일반적인 규칙을 정의합니다.
기본 사용법
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__.
Keras 사용자의 경우 hub.KerasLayer 클래스는 이 API를 사용하여 재사용 가능한 저장된 모델을 Keras 레이어로 래핑하고(세부정보에서 Keras 사용자 보호) 입력과 출력은 아래 나열된 작업별 API에 따릅니다.
작업별 API
특정 ML 작업 및 데이터 유형에 관한 규칙으로 Reusable SavedModel API를 조정합니다.