tensorflow hub 如何load本地的模型,公网访问模型

这篇博客介绍了如何使用TensorFlow Hub加载和使用预训练的BERT模型,包括从远程URL和本地文件系统加载。提供了加载small_bert/bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2/1的示例,并展示了使用hub.KerasLayer的代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

tensorflow 2.x     

以 small_bert/bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2/1 为例,

https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2/1

一是 可以转换为 指向模块压缩文件TGZ的URL。重点是,https://storage.googleapis.com可在公网访问。

https://storage.googleapis.com/tfhub-modules/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2/1.tar.gz

二是 可以下载解压到本地文件系统(云端文件系统),直接加载

C:\bert\small_bert_bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2_1

以下是工作代码

print("=========Load Remote hub model:hub.KerasLayer =============")
#tfhub_bert="https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2/1"
#tfhub_bert="https://storage.googleapis.com/tfhub-modules/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2/1.tar.gz"
#bert_layer    = hub.KerasLayer(tfhub_bert,trainable=False)
print("=========Load Remote hub model:hub.KerasLayer, success!=============")

print("=========Load local hub model:hub.KerasLayer =============")
model_dir="C:\\bert\\small_bert_bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2_1\\"
bert_layer = hub.KerasLayer(model_dir,trainable=False)
print("=========Load local hub model:hub.KerasLayer, success!=============")

 

官方文档:

hub 加载函数

hub.load( handle, tags=None, options=None)

hub.resolve(handle)

hub.KerasLayer(

    handle, trainable=False, arguments=None, _sentinel=None, tags=None,

    signature=None, signature_outputs_as_dict=None, output_key=None,

    output_shape=None, load_options=None, **kwargs

)

hub 加载函数 支持的handle类型

1)托管的URL。 Smart URL resolvers such as tfhub.dev,  e.g.: https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/1.

2) 本地或云端文件系统目录。A directory on a file system supported by Tensorflow containing module files.

This may include a local directory (e.g. /usr/local/mymodule) or a Google Cloud Storage bucket (gs://mymodule).

3) URL指向TGZ模块压缩文件。A URL pointing to a TGZ archive of a module,  e.g. https://example.com/mymodule.tar.gz.

参考:https://www.tensorflow.org/hub/api_docs/python/hub

 

<think>嗯,用户想了解CRC32校验算法的实现和使用方法。我需要先回顾一下CRC32的基本原理,然后考虑如何用简单易懂的中文解释清楚。首先,CRC32是基于循环冗余校验的一种算法,主要用于检测数据传输或存储中的错误。用户可能希望知道它的具体步骤,比如如何初始化、处理数据、异或操作以及最终得到校验值。 根据提供的引用资料,CRC32的核心是多项式除法,但实际中通过查表法优化速度。需要解释生成多项式,比如常见的0xEDB88320,以及初始值、输入输出是否反转这些参数。用户提供的代码片段中有两个版本,一个是逐位计算,另一个是查表法,这可能需要在回答中对比说明,突出查表法的效率优势。 接下来,用户可能关心具体怎么使用这个算法,比如在C语言中的实现步骤,或者如何应用到实际项目中,比如文件校验或网络传输。要分步骤讲解,从初始化到处理每个字节,再到最终计算,可能需要示例代码来辅助说明。同时,注意用户要求行内数学表达式用$...$,比如多项式应该写成$0xEDB88320$这样的格式。 另外,用户的问题里提到生成相关问题,我需要考虑相关的问题可能涉及性能优化、不同生成多项式的影响,或者CRC32与其他校验算法的比较。这些可以作为相关问题放在最后,帮助用户进一步探索。 需要确保回答结构清晰,先讲原理,再讲实现步骤,然后使用方法,最后附上相关问题。同时,引用提供的资料,比如引用[^1]和[^2]来支持解释。要避免技术术语过于复杂,保持语言通俗易懂,同时满足LaTeX格式要求,比如多项式用$符号包裹。检查是否有遗漏的步骤,比如输入反转和输出反转的处理,这在代码示例中有所体现,需要解释清楚这些参数的作用。</think>### CRC32校验算法实现及使用方法 #### 一、CRC32基本原理 CRC32通过多项式除法生成32位校验值,用于检测数据传输或存储中的错误。其核心是生成多项式$G(x)$,常用标准为$0xEDB88320$(反向多项式形式)[^1]。算法流程如下: 1. **初始化**:设置32位寄存器初值为$0xFFFFFFFF$ 2. **数据输入**:逐字节与寄存器异或运算 3. **位移处理**:根据多项式进行循环移位和异或操作 4. **结果取反**:最终值与$0xFFFFFFFF$异或 #### 二、算法实现(C语言) ```c // 查表法实现(高效) uint32_t crc32_table[256]; void init_crc32_table() { for (int i = 0; i < 256; i++) { uint32_t crc = i; for (int j = 0; j < 8; j++) { crc = (crc >> 1) ^ ((crc & 1) ? 0xEDB88320 : 0); } crc32_table[i] = crc; } } uint32_t calc_crc32(uint8_t *data, size_t len) { uint32_t crc = 0xFFFFFFFF; while (len--) { crc = (crc >> 8) ^ crc32_table[(crc ^ *data++) & 0xFF]; } return crc ^ 0xFFFFFFFF; } ``` 此实现通过预先生成的256元素查找表,将时间复杂度从$O(n \cdot 8)$优化到$O(n)$。 #### 三、使用场景及方法 1. **文件校验**:计算文件CRC32值验证完整性 ```bash $ crc32 filename.txt ``` 2. **网络传输**:在数据帧尾部附加4字节校验码 3. **存储系统**:RAID、ZFS等文件系统使用CRC32校验数据块 #### 四、参数配置 | 参数 | 说明 | 标准值 | |---------------|---------------------------|-----------------| | 初始值 | 寄存器初始状态 | 0xFFFFFFFF | | 多项式 | 生成多项式 | 0xEDB88320 | | 输入/输出反转 | 字节处理顺序 | 通常需要反转 |
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值