tensorflow-hub

### 使用 TensorFlow Hub 进行模型加载和迁移学习

#### 安装依赖库
为了使用 TensorFlow Hub，需先确认已安装 TensorFlow。接着可通过 `pip` 来安装 TensorFlow Hub：

pip install tensorflow-hub

[^3]

#### 加载预训练模型
通过指定 URL 或路径来加载所需模块。下面的例子展示了如何从 TensorFlow Hub 中加载通用句子编码器模型并获取嵌入向量。

import tensorflow_hub as hub

model_url = 'https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4'
model = hub.load(model_url)

embeddings = model(["The quick brown fox jumps over the lazy dog."])
print(embeddings)

[^2]

此过程创建了一个可调用对象 `model`，该对象接受字符串列表作为输入参数，并返回对应的嵌入表示形式。

#### 构建计算图与会话运行
当涉及到更复杂的场景时，则可能需要显式定义 TensorFlow 计算图以及启动会话来进行预测操作。具体做法是在新的图形上下文中实例化 Module 对象，并将其连接至数据流图中的节点；最后，在 Session 实例内执行这些运算以获得实际输出结果。

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

module_path = "path/to/module"
with tf.Graph().as_default():
    m = hub.Module(module_path)
    input_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.string, shape=[None], name='input')
    output_tensor = m(input_placeholder)
    
    with tf.Session() as sess:
        sess.run([tf.global_variables_initializer(), tf.tables_initializer()])
        result = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_placeholder: ["example sentence"]})
        print(result)

[^4]

上述代码片段说明了怎样在一个独立的 TensorFlow 图形环境中加载来自本地磁盘或其他位置存储的自定义模块，并完成一次简单的推理请求。

#### 应用于迁移学习
TensorFlow Hub 设计之初即考虑到方便地实现迁移学习的任务需求。借助于其提供的接口，开发者能够轻松集成各种预先训练好的特征提取组件到自己的项目当中去，从而加速开发进度并提高最终解决方案的质量。

例如，在图像分类任务中可以直接利用 Inception V3 网络结构的最后一层之前的部分作为固定不变的基础网络部分，仅重新训练顶层全连接层即可适应新类别集上的识别工作。