tensorflow_hub ライブラリでは、最小限のコードでトレーニング済みのモデルをダウンロードし、TensorFlow プログラムで再利用することができます。トレーニング済みモデルの読み込みには、主に hub.KerasLayer API が使用されます。
import tensorflow_hub as hub
embed = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2")
embeddings = embed(["A long sentence.", "single-word", "http://example.com"])
print(embeddings.shape, embeddings.dtype)
注意: このドキュメントの例では、TFhub.dev URL ハンドルを使用しています。その他の有効なハンドルタイプについては、こちらをご覧ください。
ダウンロードのキャッシュロケーションを設定する
デフォルトでは、tensorflow_hub はシステム全体の一時ディレクトリを使用して、ダウンロードや圧縮されたモデルをキャッシュします。その他のより永続的なロケーションのオプションについては、キャッシングをご覧ください。
API の安定性
変更による破損を回避することに努めてはいますが、このプロジェクトは現在開発中であるため、安定した API やモデル形式は保証されていません。
公平性
すべての機械学習と同様に、公平性は重要な考慮事項です。多くのトレーニング済みモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされています。モデルを再利用する際は、どのデータを使ってモデルがトレーニングされたのか（およびバイアスが既存していたかどうか）、およびこのことがモデルの使用にどのような影響を与えるのかに配慮することが重要です。
セキュリティ
任意の TensorFlow グラフが含まれるため、モデルはプログラムとして捉えられます。「TensorFlow を安全に使用する」では、信頼されないソースのモデルを参照する際のセキュリティ問題が説明されています。