Python Tensorflow Hub vs Tensorflow SavedModel？

我想知道目前在Tensorflow中保存模型的推荐方法是什么

还是

前者在“保存和恢复模型”一节中有描述，但后者似乎被描述为“可重用机器学习模块”的发展方向

此外，在Tensorflow 2.0中，哪一个具有特权

谢谢，

目前在Tensorflow中保存模型的推荐方法是什么

保存或恢复模型与tensorflow hub是两个完全不同的主题：

• TensorFlow Hub是一个用于发布、发现和使用机器学习模型可重用部分的库
• 使用SavedModel保存和加载模型变量、图形和图形的元数据

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来源：您提供的链接。

这些是不同的东西。TF Hub为您提供了预培训的模块，您可以重用和重新培训新的用例，您可以随意修改它们，而不必从头开始重新培训。例如，考虑使用Inception进行迁移学习

SavedModel是保存TF模型的方式，无论是使用TF Hub模块的新修改模型，还是从头创建的模型

希望这有助于消除混乱