TensorFlow Hub安装及使用

最新推荐文章于 2025-06-23 16:47:17 发布

daydayup_668819

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分类专栏：深度学习 TensorFlow 文章标签： TensorFlow Hub

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/daydayup_668819/article/details/80004188

TensorFlow Hub是一个用于发布、分发和复用机器学习模型的库，特别适合迁移学习。它包含预训练的模型，可提升小数据集训练效果、增强泛化能力和加速训练速度。要使用TensorFlow Hub，需确保安装TensorFlow版本至少为1.7。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.介绍

TensorFlow Hub是一个库，用于实现机器学习模型可重用部分的发行，发行和使用。一个模块是一个独立的tensorflow图，还有它的权重等，可以在迁移学习过程中的不同的任务里重复使用。
模块包含使用大型数据集对任务进行预训练的变量。通过在相关任务上重用模块，您可以：

用较小的数据集训练模型
提高泛化能力
显著加快训练速度
这有一个例子，使用英语嵌入模块，将一个字符串数组映射到此嵌入：

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