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- 딥러닝이 발전하면서 다양한 신경망이 개발되었다.
- 하지만 신경망이 복잡해짐에 따라 시스템에 요구되는 사양, 학습시간 등도 늘어났다.
- 훈련된 모델을 그대로 불러와 활용하는 방법이 보편화되었다.
- 그 중 텐서플로우에서 제공하는 서비스가 텐서플로우 허브이다.
텐서플로우 허브
- https://tfhub.dev/
- 검색창에 원하는 모델을 검색하거나, 왼쪽 사이드바에서 필요한 모델의 주제 등을 정해 카테고리별로 나눠 찾을 수 있다.
- 모델마다 조금씩 다른듯하지만 보편적으로 url / 직접다운, colab open을 제공한다. (위 파일엔 colab open이 제공되지 않았다.)
mobile_net_url="https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/2"
model = tf.keras.Sequential([hub.KerasLayer(handle = mobile_net_url,input_shape = (224,224,3))])
- 위 url을 이용해 간단하게 모델을 불러오고 활용할 수 있다.
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