你可以使用pip命令来安装它们: 代码语言:txt 复制 pip install tensorflow tensorflow_hub 导入TensorFlow Hub模块:在你的安装程序中,使用tensorflow_hub库导入你之前导出的TensorFlow Hub模块。你可以使用hub.Module函数来加载模块: 代码语言:txt 复制 import tensorflow_hub a
TensorFlow Hub是一个发布、发现和重用TensorFlow模型的平台,致力于TensorFlow机器学习模型的组件化。很重要的是TensorFlow Hub基于Web技术,开发者只需要通过浏览器就可以搜索、浏览TensorFlow模型。下面我们来看看在TensorFlow Hub上可以做哪些事情。 探索和发现模块 图1:提供了模块的详细信息、访问其tfhub.devURL的简便方法...
打开主页 https://tfhub.dev/ ,在左侧有 Text、Image、Video 和 Publishers 等选项,可以选取关注的类别,然后在顶部的搜索框输入关键字可以搜索模型。 TF Hub 安装 是单独的一个库,需要单独安装,安装命令如下: pip install tensorflow-hub 1. TF Hub 模型使用样例 import tensorflow_hub as hub hub_handle = '...
要安装tensorflow_hub库,你可以按照以下步骤进行操作: 确认Python环境已经安装并配置好: 确保你的系统中已经安装了Python,并且Python环境已经配置好。你可以在终端或命令提示符中输入python --version或python3 --version来检查Python是否已安装以及当前的Python版本。 使用pip命令安装tensorflow_hub库: 打开终端或命令提示...
第一步:加载hub的预先训练好的网络和权重. 第二步:写自己网络 第三步:训练看结果 import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import time import cv2 import numpy as np import random from tqdm import tqdm class Model: def __init__(self): ...
要使用TensorFlow Hub,您需要首先安装TensorFlow和TensorFlow Hub库。然后,您可以使用TensorFlow Hub库中提供的预训练模型和特征提取器来进行迁移学习或直接使用这些模型进行预测。 以下是TensorFlow Hub的基本使用方法: 导入TensorFlow和TensorFlow Hub库: import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub 复制代码 ...
Tensorflow-hub[例子解析1] 0. 引言 Tensorflow于1.7之后推出了tensorflow hub,其是一个适合于迁移学习的部分,主要通过将tensorflow的训练好的模型进行模块划分,并可以再次加以利用。不过介于推出不久,目前只有图像的分类和文本的分类以及少量其他模型 这里先通过几个简单的例子,来展示该hub的使用流程。
TF Hub 模型使用样例 TF Hub 模型 retrain 样例 在软件开发中,我们经常复用开源软件或者库,避免了相同功能的代码重复开发,减少了大量的重复劳动,也有效缩短了软件开发周期。代码复用,对软件产业的蓬勃发展,有着极大的助推作用。 相应的,TF Hub 目的是为了更好的复用已训练好且经过充分验证的模型,可节省海量的训练时...
TensorFlow Hub的TF1风格的API可以在TensorFlow 2的v1兼容模式下工作。 使用SavedModel格式 一个SavedModel包含了完整的TensorFlow程序,包括训练得到的参数(例如tf.Variable)和运算。它不需要运行原始模型的构建代码,这使得它非常适合通过TFLite、TensorFlow.js、TensorFlow Serving、或者TensorFlow Hub来分享或者建立。
在之前博客【Tensorflow2.*教程之使用Tensorflow Hub 对IMDB电影评论数据集进行文本分类(2)】中也使用到Tensorflow-hub中名为google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1的一种预训练文本嵌入(text embedding)模型,将文本中的句子转换为嵌入向量 。 本次博客按照如下顺序进行书写: ...