TensorFlow Hubの設置と使用

1.紹介
TensorFlow Hubは、機械学習モデルの再利用が可能な部分の発行、発行、使用を実現するためのライブラリです.一つのモジュールは独立したtenssorflow図であり、その重みなどは、移動学習の過程で異なるタスクの中で繰り返し使用することができます.モジュールには、大きなデータセットを使ってタスクを事前訓練する変数があります.関連するタスクでモジュールを再利用することで、次のようにできます.

は、より小さいデータセットでトレーニングモデル

を使用する.

汎化能力を高める

が訓練速度を著しく加速させる例があり、英語埋め込みモジュールを使用して、文字列配列をこの埋め込みにマッピングする:

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

with tf.Graph().as_default():
  embed = hub.Module("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128-with-normalization/1")
  embeddings = embed(["A long sentence.", "single-word", "http://example.com"])

  with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.tables_initializer())

    print(sess.run(embeddings))

2.据え付け
Tensorflow Hubはバグの修復と強化に依存していますが、tensorflow 1.7以前のバージョンは現れませんでした.TensorFlow Hubは、少なくとも1.7バージョンにアップグレードまたはインストールしなければなりません.

pip install "tensorflow>=1.7.0"
pip install tensorflow-hub

互換性のあるバージョンが利用できる場合、このセクションは特定のtenssorflowバージョンの要求を含むように更新されます.参考文献:https://github.com/tensorflow/hub