tfhub.dev는 TF2 SavedModel, TF1 Hub 형식, TF.js 및 TFLite와 같은 모델 형식을 호스팅합니다. 이 페이지는 각 모델 형식에 대한 개요를 제공합니다.
TensorFlow 형식
tfhub.dev는 TF2 SavedModel 형식 및 TF1 Hub 형식으로 TensorFlow 모델을 호스팅합니다. 가능하면 더 이상 사용되지 않는 TF1 Hub 형식 대신 표준화된 TF2 SavedModel 형식의 모델을 사용하는 것이 좋습니다.
SavedModel
TF2 SavedModel은 TensorFlow 모델 공유에 권장되는 형식입니다. TensorFlow SavedModel 가이드에서 SavedModel 형식에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
tfhub.dev 찾아보기 페이지의 TF2 버전 필터를 사용하거나 이 링크를 따라 tfhub.dev에서 SavedModel을 찾아볼 수 있습니다.
이 형식은 핵심 TensorFlow의 일부이므로 tensorflow_hub 라이브러리에 의존하지 않고 tfhub.dev에서 SavedModel을 사용할 수 있습니다.
TF 허브의 SavedModel에 대해 자세히 알아보세요.
TF1 허브 형식
TF1 허브 형식은 TF 허브 라이브러리에서 사용하는 사용자 정의 직렬화 형식입니다. TF1 허브 형식은 구문 수준(동일한 파일 이름 및 프로토콜 메시지)에서 TensorFlow 1의 SavedModel 형식과 유사하지만 모듈 재사용, 구성 및 재교육(예: 리소스 초기화 프로그램의 다른 저장소, 메타그래프에 대한 다른 태그 지정 규칙)이 가능하도록 의미적으로 다릅니다. 디스크에서 이를 구별하는 가장 쉬운 방법은 tfhub_module.pb 파일이 있는지 여부입니다.
tfhub.dev 찾아보기 페이지에서 TF1 버전 필터를 사용하거나 이 링크에 따라 tfhub.dev에서 TF1 허브 형식의 모델을 찾아볼 수 있습니다.
TF 허브의 TF1 허브 형식 모델에 대해 자세히 알아보세요.
TFLite 형식
TFLite 형식은 온디바이스 추론에 사용됩니다. TFLite 설명서에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
tfhub.dev 찾아보기 페이지의 TF Lite 모델 형식 필터를 사용하거나 이 링크에 따라 tfhub.dev에서 TF Lite 모델을 찾아볼 수 있습니다.
TFJS 형식
TF.js 형식은 브라우저 내 ML에 사용됩니다. TF.js 설명서에서 자세히 알아볼 수 있습니다.
tfhub.dev 찾아보기 페이지의 TF.js 모델 형식 필터를 사용하거나 이 링크에 따라 tfhub.dev에서 TF Lite 모델을 찾아볼 수 있습니다.