tfhub.dev aloja los siguientes formatos de modelo: TF2 SavedModel, formato TF1 Hub, TF.js y TFLite. Esta página proporciona una descripción general de cada formato de modelo.
El contenido publicado en tfhub.dev se puede reflejar automáticamente en otros centros de modelos, siempre que siga un formato específico y esté permitido por nuestros Términos ( https://tfhub.dev/terms ). Consulte nuestra documentación de publicación para obtener más detalles y nuestra documentación de contribución si desea optar por no participar en la duplicación.
Formatos TensorFlow
tfhub.dev aloja modelos de TensorFlow en el formato TF2 SavedModel y en el formato TF1 Hub. Recomendamos utilizar modelos en el formato TF2 SavedModel estandarizado en lugar del formato obsoleto TF1 Hub cuando sea posible.
Modelo guardado
TF2 SavedModel es el formato recomendado para compartir modelos de TensorFlow. Puede obtener más información sobre el formato SavedModel en la guía TensorFlow SavedModel .
Puede explorar SavedModels en tfhub.dev utilizando el filtro de versión TF2 en la página de exploración de tfhub.dev o siguiendo este enlace .
Puede usar SavedModels desde tfhub.dev sin depender de la biblioteca tensorflow_hub , ya que este formato es parte del núcleo de TensorFlow.
Obtenga más información sobre SavedModels en TF Hub:
- Usando modelos guardados de TF2
- Exportar un modelo guardado TF2
- Compatibilidad TF1/TF2 de TF2 SavedModels
Formato del concentrador TF1
El formato TF1 Hub es un formato de serialización personalizado utilizado en la biblioteca TF Hub. El formato TF1 Hub es similar al formato SavedModel de TensorFlow 1 en un nivel sintáctico (los mismos nombres de archivo y mensajes de protocolo), pero semánticamente diferente para permitir la reutilización, composición y reentrenamiento del módulo (por ejemplo, almacenamiento diferente de inicializadores de recursos, etiquetado diferente convenciones para metagrafías). La forma más sencilla de diferenciarlos en el disco es la presencia o ausencia del archivo tfhub_module.pb .
Puede buscar modelos en el formato TF1 Hub en tfhub.dev utilizando el filtro de versión TF1 en la página de exploración de tfhub.dev o siguiendo este enlace .
Obtenga más información sobre los modelos en formato TF1 Hub en TF Hub:
- Usando modelos de formato TF1 Hub
- Exportar un modelo en formato TF1 Hub
- Compatibilidad TF1/TF2 del formato TF1 Hub
formato TFLite
El formato TFLite se utiliza para la inferencia en el dispositivo. Puede obtener más información en la documentación de TFLite .
Puede explorar los modelos TF Lite en tfhub.dev utilizando el filtro de formato de modelo TF Lite en la página de exploración de tfhub.dev o siguiendo este enlace .
formato TFJS
El formato TF.js se utiliza para el aprendizaje automático en el navegador. Puede obtener más información en la documentación de TF.js.
Puede explorar los modelos TF.js en tfhub.dev utilizando el filtro de formato de modelo TF.js en la página de exploración de tfhub.dev o siguiendo este enlace .