tensorflow_hub kitaplığı, eğitimli modelleri TensorFlow programınızda minimum miktarda kodla indirmenize ve yeniden kullanmanıza olanak tanır. Eğitilmiş bir modeli yüklemenin ana yolu hub.KerasLayer API'sini kullanmaktır.
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)
Not: Bu belge, örneklerde TFhub.dev URL tanıtıcılarını kullanır. Diğer geçerli tanıtıcı türleriyle ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
İndirmeler için önbellek konumunu ayarlama.
Varsayılan olarak tensorflow_hub , indirilen ve sıkıştırılmamış modelleri önbelleğe almak için sistem çapında geçici bir dizin kullanır. Diğer, muhtemelen daha kalıcı konumları kullanma seçenekleri için Önbelleğe Alma konusuna bakın.
API kararlılığı
Değişiklikleri bozmayı önlemeyi umsak da, bu proje halen aktif olarak geliştirilme aşamasındadır ve henüz kararlı bir API veya model formatına sahip olduğu garanti edilmemektedir.
Adalet
Tüm makine öğreniminde olduğu gibi adalet de önemli bir husustur. Birçok önceden eğitilmiş model, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Herhangi bir modeli yeniden kullanırken, modelin hangi veriler üzerinde eğitildiğine (ve orada herhangi bir önyargının olup olmadığına) ve bunların onu kullanımınızı nasıl etkileyebileceğine dikkat etmek önemlidir.
Güvenlik
Rastgele TensorFlow grafikleri içerdikleri için modeller program olarak düşünülebilir. TensorFlow'u Güvenli Bir Şekilde Kullanmak, güvenilmeyen bir kaynaktan bir modele referans vermenin güvenlik sonuçlarını açıklar.