TensorFlow-Hubのインストールと使用

Tensorflow-hubはgoogleが提供する機械学習モジュールのパッケージ式ライブラリであり、開発者がTensorFlowの訓練モデルをモジュールに発表し、再利用やソーシャルと共有するのに便利である.TensorFlowを含むマシン学習で再利用可能な部分を公開するためにパッケージ化されています.Graph、ウェイト、外部ファイルなどに必要なリソース.これらのモジュールには、類似のタスクで使用できる大量のデータセットの事前訓練後に取得された変数が含まれています.このような成果は、後続の開発者に、より少ない資料集で正確なモデルを訓練し、汎化を改善したり、モデルの訓練速度を大幅に向上させることができる.
1、インストール
他のパッケージと変わらず、直接pipインストールできますが、tensorflowパッケージがインストールされ、バージョンが1.7以上であることに注意してください.

pip install tensorflow-hub

残念ながらanacondaでのインストールに成功しませんでした-channelsにはまだ参加していないようです.
2、使用
NLPのuniversal-sentence-encoderなど、直接ダウンロードして使用できるモデルが公式サイトに公開されています.

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

def test():
    embed = hub.Module("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/1")
    embeddings = embed(["The quick brown fox jumps over the lazy dog."])
    sess = tf.Session()
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    sess.run(tf.initialize_all_tables())
    print(sess.run(embeddings))

if __name__ == "__main__":
    test()