Tensorflow Hub 与 Tensorflow 官方模型有什么区别?

问题描述

关于 Tensorflow Hub (https://tfhub.dev/tensorflow) 中的 Tensorflow 模型与官方 Tensorflow Github 存储库 (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official) 中的模型:

  • Tensorflow 是否定期维护和更新它们?
  • 它们之间最大的区别是什么?
  • 一个有哪些功能是另一个没有的?
  • 他们是否有重叠模型(即 resnet、R-CNN)?是否有一些型号仅适用于其中之一?
  • 它们的安装方式不同吗?为什么或为什么不?
  • 它们的部署方式不同吗?为什么或为什么不?
  • 其中一个比另一个更“官方”吗?有没有更稳定的模型?
  • 作为模型的用户,使用它们时最大的体验差异是什么?

谢谢!

解决方法

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