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Formatos de modelos
tfhub.dev hospeda os seguintes formatos de modelos: SavedModel do TF2, TF1 Hub, TF.js e TFLite. Esta página apresenta uma visão geral de cada formato de modelos.
Conteúdo publicado em tfhub.dev pode ser espelhado automaticamente para outros hubs de modelos, desde que siga um formato especificado e seja permitido pelos nossos termos e condições (https://tfhub.dev/terms). Confira mais detalhes em nossa documentação de publicação. Caso opte por não fazer o espelhamento, confira nossa documentação de contribuição.
Formatos do TensorFlow
tfhub.dev hospeda modelos do TensorFlow no formato SavedModel do TF2 e no formato TF1 Hub. Recomendamos usar modelos no formato padronizado SavedModel do TF2 em vez do formato descontinuado TF1 Hub quando possível.
SavedModel
SavedModel do TF2 é o formato recomendado para compartilhar modelos do TensorFlow. Saiba mais sobre esse formato no guia de SavedModel do TensorFlow.
Você pode pesquisar SavedModels em tfhub.dev usando o filtro de versão TF2 na página de pesquisa em tfhub.dev ou acessando este link.
Você pode usar os SavedModels em tfhub.dev sem depender da biblioteca tensorflow_hub, já que esse formato faz parte do core do TensorFlow.
Saiba mais sobre SavedModels no TF Hub:
Formato TF1 Hub
O formato TF1 Hub é um formato de serialização personalizado usado pela biblioteca do TF Hub e é similar ao formato SavedModel do TensorFlow 1 em um nível sintático (mesmos nomes de arquivo e mensagens de protocolo), mas é diferente semanticamente para permitir a reutilização de modelos, a composição e o retreinamento (por exemplo, armazenamento diferente de inicializadores de recursos e convenções de etiquetas diferentes para metagrafos). A maneira mais fácil de diferenciá-los no disco é a presença ou ausência do arquivo tfhub_module.pb.
Você pode pesquisar modelos com o formato TF1 Hub em tfhub.dev usando o filtro de versão TF1 na página de pesquisa em tfhub.dev ou acessando este link.
Saiba mais sobre modelos no formato TF1 Hub no TF Hub:
Formato TFLite
O formato TFLite é usado para inferência em dispositivos. Saiba mais na documentação do TFLite.
Você pode pesquisar modelos do TFLite em tfhub.dev usando o filtro de formato de modelo TF Lite na página de pesquisa em tfhub.dev ou acessando este link.
Formato TFJS
O formato TF.js é usado para aprendizado de máquina em navegadores. Saiba mais na documentação do TF.js.
Você pode pesquisar modelos do TF.js em tfhub.dev usando o filtro de formato de modelo TF.js na página de pesquisa em tfhub.dev ou acessando este link.