模型格式

tfhub.dev 托管以下模型格式：TF2 SavedModel、TF1 Hub 格式、TF.js 和 TFLite。此页面提供了每种模型格式的概述。

发布到 tfhub.dev 的内容可以自动镜像到其他模型中心，前提是它遵循指定格式并且得到我们的条款 (https://tfhub.dev/terms) 的允许。请参阅 我们的发布文档 了解更多详情，如果您希望选择退出镜像，请参阅 我们的贡献文档。

TensorFlow 格式

tfhub.dev 以 TF2 SavedModel 格式和 TF1 Hub 格式托管 TensorFlow 模型。我们建议在可能的情况下使用标准化 TF2 SavedModel 格式中的模型，而不是已弃用的 TF1 Hub 格式。

SavedModel

TF2 SavedModel 是共享 TensorFlow 模型的推荐格式。您可以在 TensorFlow SavedModel 指南中了解有关 SavedModel 格式的更多信息。

您可以通过在 tfhub.dev 浏览页面 上使用 TF2 版本筛选器或通过访问 此链接 来浏览 tfhub.dev 上的 SavedModel。

您可以使用来自 tfhub.dev 的 SavedModel，而无需依赖于 tensorflow_hub 库，因为此格式是核心 TensorFlow 的一部分。

详细了解 TF Hub 上的 SavedModel

• 使用 TF2 SavedModel
• 导出 TF2 SavedModel
• TF2 SavedModel 的 TF1/TF2 兼容性

TF1 Hub 格式

TF1 Hub 格式是 TF Hub 库中使用的自定义序列化格式。TF1 Hub 格式在语法级别上类似于 TensorFlow 1 的 SavedModel 格式（相同的文件名和协议消息），但在语义上有所不同，以便允许模块重用、组合和再训练（例如，资源初始化器的不同存储、元图的不同标记约定）。在磁盘上区分它们的最简单方法是是否存在 tfhub_module.pb 文件。

您可以通过在 tfhub.dev 浏览页面 上使用 TF1 版本筛选器或通过访问 此链接 来浏览 tfhub.dev 上的 TF1 Hub 格式模型。

详细了解 TF Hub 上的 TF1 Hub 格式模型

• 使用 TF1 Hub 格式模型
• 以 TF1 Hub 格式导出模型
• TF1 Hub 格式的 TF1/TF2 兼容性

TFLite 格式

TFLite 格式用于设备上的推理。您可以在 TFLite 文档 中了解更多信息。

您可以通过在 tfhub.dev 浏览页面 上使用 TF Lite 模型格式筛选器或通过访问 此链接 来浏览 tfhub.dev 上的 TF Lite 模型。

TFJS 格式

TF.js 格式用于浏览器内 ML。您可以在 TF.js 文档 中了解更多信息。

您可以在 tfhub.dev 上使用 tfhub.dev 浏览页面 上的 TF.js 模型格式过滤器或通过关注 此链接 来浏览 TF.js 模型。