加载模型

TensorFlow Hub 是一个庞大的开源库，提供了预训练的模型和层，方便开发者快速构建和部署机器学习应用。以下是一些关于 TensorFlow Hub 的基本信息：

1. 模型搜索

TensorFlow Hub 提供了一个简单的搜索界面，您可以通过关键字快速找到所需的模型。

2. 模型类型

TensorFlow Hub 提供了多种类型的模型，包括：

分类模型：用于图像、文本和音频分类。
回归模型：用于预测连续值。
生成模型：用于图像和文本生成。
其他模型：包括序列模型、强化学习模型等。

3. 模型使用

使用 TensorFlow Hub 的模型非常简单，以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf


model = tf.keras.models.load_model('https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2_1.0_224')

# 使用模型进行预测
image = tf.io.read_file('path/to/your/image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.expand_dims(image, 0)
predictions = model.predict(image)

print(predictions)

4. 扩展阅读

更多关于 TensorFlow Hub 的信息，您可以访问 TensorFlow Hub 官方文档。