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Introdução
O TensorFlow Hub hospeda modelos para diversas tarefas. Os modelos
da mesma tarefa são incentivados a implementar uma API comum para que os consumidores de modelos possam facilmente trocá-los sem modificar o código que os utiliza,
mesmo que venham de diferentes editores.
A meta é fazer com que a troca de modelos diferentes para a mesma tarefa
seja tão simples quanto a troca de um hiperparâmetro com valor de string. Dessa forma, os consumidores de modelos podem encontrar facilmente
o melhor para o problema.
A API SavedModel reutilizável define convenções gerais
de como carregar um SavedModel para um programa em Python e reutilizá-lo como
parte de um modelo maior do TensorFlow.
Uso básico:
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__.
Para usuários da Keras, a classe hub.KerasLayer depende dessa API para unir o
SavedModel reutilizável como uma plataforma Keras (que protege os usuários da Keras dos detalhes) com entradas e saídas de acordo com as APIs listadas abaixo, específicas à tarefa.