tensorflow hub.KerasLayer()
사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0
hub.KerasLayer()는 tensorflow hub에 저장된 모델을 불러올 수 있습니다.
https://tfhub.dev/
한 번, tf2-preview/gnews-swivel-20dim을 사용해보겠습니다.
https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1

URL을 사용해도 되고, 다운로드해도 됩니다.
두 가지 방법 모두 설명드리겠습니다.
1. URL 사용.
Example use를 보면, url을 직접 불러오고 있습니다.



2. 로컬 파일로 다운로드한 후 사용하는 방법입니다.

Download Model을 누릅니다.

.tar.gz이라는 파일 형식이 생깁니다.
gz와 tar이 사라질 때까지 압축을 풀어주세요.

저는 최종적으로 hub라는 파일에 전부 풀었습니다.
embedding에 URL 대신, 파일 경로를 적어줍니다.


끝.
tensorflow(텐서플로우) hub.KerasLayer()에 대해서 알아보겠습니다.
괄호 안에는 경로, output_shape, input_shape, dtype, handle, trainable, arguments, **kwargs 따위가 들어갑니다.
hub.KerasLayer()는 tensorflow hub에 저장된 모델을 불러올 수 있습니다.
https://tfhub.dev/
한 번, tf2-preview/gnews-swivel-20dim을 사용해보겠습니다.
https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1

URL을 사용해도 되고, 다운로드해도 됩니다.
두 가지 방법 모두 설명드리겠습니다.
1. URL 사용.
Example use를 보면, url을 직접 불러오고 있습니다.



2. 로컬 파일로 다운로드한 후 사용하는 방법입니다.

Download Model을 누릅니다.

.tar.gz이라는 파일 형식이 생깁니다.
gz와 tar이 사라질 때까지 압축을 풀어주세요.

저는 최종적으로 hub라는 파일에 전부 풀었습니다.
embedding에 URL 대신, 파일 경로를 적어줍니다.


끝.
카테고리: Tensorflow_python, Python
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