tfhub.dev héberge les formats de modèles suivants : TF2 SavedModel, TF1 Hub format, TF.js et TFLite. Cette page fournit un aperçu de chaque format de modèle.
Le contenu publié sur tfhub.dev peut être automatiquement mis en miroir sur d'autres hubs de modèles, à condition qu'il suive un format spécifié et qu'il soit autorisé par nos conditions ( https://tfhub.dev/terms ). Consultez notre documentation de publication pour plus de détails, ainsi que notre documentation de contribution si vous souhaitez désactiver la mise en miroir.
Formats TensorFlow
tfhub.dev héberge des modèles TensorFlow au format TF2 SavedModel et au format TF1 Hub. Nous vous recommandons d’utiliser des modèles au format standardisé TF2 SavedModel au lieu du format obsolète TF1 Hub lorsque cela est possible.
Modèle enregistré
TF2 SavedModel est le format recommandé pour partager des modèles TensorFlow. Vous pouvez en savoir plus sur le format SavedModel dans le guide TensorFlow SavedModel .
Vous pouvez parcourir les modèles enregistrés sur tfhub.dev en utilisant le filtre de version TF2 sur la page de navigation de tfhub.dev ou en suivant ce lien .
Vous pouvez utiliser SavedModels à partir de tfhub.dev sans dépendre de la bibliothèque tensorflow_hub , car ce format fait partie du noyau TensorFlow.
En savoir plus sur les modèles enregistrés sur TF Hub :
- Utilisation des modèles enregistrés TF2
- Exportation d'un modèle enregistré TF2
- Compatibilité TF1/TF2 des modèles sauvegardés TF2
Format TF1Hub
Le format TF1 Hub est un format de sérialisation personnalisé utilisé par la bibliothèque TF Hub. Le format TF1 Hub est similaire au format SavedModel de TensorFlow 1 au niveau syntaxique (mêmes noms de fichiers et messages de protocole) mais sémantiquement différent pour permettre la réutilisation, la composition et le recyclage des modules (par exemple, stockage différent des initialiseurs de ressources, balisage différent). conventions pour les métagraphes). Le moyen le plus simple de les distinguer sur le disque est la présence ou l'absence du fichier tfhub_module.pb .
Vous pouvez parcourir les modèles au format TF1 Hub sur tfhub.dev en utilisant le filtre de version TF1 sur la page de navigation de tfhub.dev ou en suivant ce lien .
En savoir plus sur les modèles au format TF1 Hub sur TF Hub :
- Utilisation des modèles au format TF1 Hub
- Exporter un modèle au format TF1 Hub
- Compatibilité TF1/TF2 du format TF1 Hub
Format TFLite
Le format TFLite est utilisé pour l'inférence sur l'appareil. Vous pouvez en savoir plus dans la documentation TFLite .
Vous pouvez parcourir les modèles TF Lite sur tfhub.dev en utilisant le filtre de format de modèle TF Lite sur la page de navigation tfhub.dev ou en suivant ce lien .
Format TFJS
Le format TF.js est utilisé pour le ML dans le navigateur. Vous pouvez en savoir plus dans la documentation TF.js .
Vous pouvez parcourir les modèles TF.js sur tfhub.dev en utilisant le filtre de format de modèle TF.js sur la page de navigation tfhub.dev ou en suivant ce lien .