giriiş
TensorFlow Hub, çeşitli görevlere yönelik modelleri barındırır. Aynı göreve yönelik modellerin ortak bir API uygulaması teşvik edilir; böylece model tüketicileri, farklı yayıncılardan gelseler bile onları kullanan kodu değiştirmeden bunları kolayca değiştirebilirler.
Amaç, aynı görev için farklı modellerin değişimini, dize değerli bir hiper parametrenin değiştirilmesi kadar basit hale getirmektir. Böylece model tüketicileri sorunlarına en uygun olanı kolaylıkla bulabilirler.
Bu dizin, TF2 SavedModel biçimindeki modeller için ortak API'lerin özelliklerini toplar. (Artık kullanımdan kaldırılan TF1 Hub formatı için Ortak İmzaların yerini alır.)
Yeniden Kullanılabilir SavedModel: ortak temel
Yeniden Kullanılabilir SavedModel API'si, SavedModel'in Python programına nasıl geri yükleneceği ve daha büyük bir TensorFlow modelinin parçası olarak yeniden nasıl kullanılacağıyla ilgili genel kuralları tanımlar.
Temel kullanım:
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 kullanıcıları için, hub.KerasLayer sınıfı, Yeniden Kullanılabilir SavedModel'i aşağıda listelenen göreve özgü API'lere göre giriş ve çıkışlarla bir Keras Katmanı olarak sarmak (Keras kullanıcılarını ayrıntılarından korur) için bu API'ye güvenir.
Göreve özel API'ler
Bunlar , Yeniden Kullanılabilir SavedModel API'sini belirli makine öğrenimi görevleri ve veri türlerine yönelik kurallarla geliştirir.