TensorFlow Hub 是一个开源项目，旨在共享和复用机器学习模型。它提供了预训练的模型模块，开发者可直接调用这些模块进行快速实验和部署。以下是关键信息：

📌 核心功能

  • 模块化设计：支持将模型拆分为独立组件（如嵌入层、分类器）
  • 多语言支持：包含 Python、JavaScript 等语言的 API 接口
  • 高效复用：通过 hub.Module 实现模型的快速加载与集成

🚀 应用场景

  • 快速原型开发：无需从头训练模型
  • 跨任务迁移：将图像识别模型用于自然语言处理任务
  • 模型优化：通过预训练权重加速收敛

🔁 如何开始？

  1. 安装依赖： 
    pip install tensorflow-hub
  2. 加载预训练模块： 
    import tensorflow_hub as hub
module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/1/default")
  3. 集成到模型： 
    feature_layer = module(..., input_tensor=image_tensor)

📚 扩展阅读

TensorFlow_Hub