Какую модель я должен использовать для tenorflow (contrib или models)?
Например, если я хочу использовать renset_v2, есть два файла модели в tenorflow:
один здесь, другой здесь. Множество тензорных моделей есть как в моделях / исследованиях, так и в тензорных потоках / вкладах.
Я очень растерялся: какая модель лучше? какую модель я должен использовать?
2 ответа
В общем, tf.contrib содержит внесенный код в основном сообществом. Он предназначен для того, чтобы содержать функции и материалы, которые в конечном итоге должны быть объединены с ядром TensorFlow, но чьи интерфейсы могут все еще измениться или которые требуют некоторого тестирования, чтобы выяснить, могут ли они найти более широкое признание.
Код в tf.contrib не поддерживается командой Tensorflow. Это включено в надежде, что это полезно, но это может измениться или быть удалено в любое время; нет никаких гарантий.
tf.research папка содержит модели машинного обучения, реализованные исследователями в TensorFlow. Модели поддерживаются их авторами и имеют меньшую вероятность быть устаревшими.
С другой стороны, модели, представленные напрямую, официально поддерживаются командой Tensorflow и, как правило, предпочтительнее, так как они имеют меньшую вероятность быть устаревшими в будущих выпусках. Если у вас есть модель, реализованная в обоих, вы должны вообще избегать использования версии contrib, помня совместимость в будущем, но сообщество делает там кое-что удивительное, поэтому вы можете найти некоторые модели / работы, которых нет в основном репозитории, но было бы полезно, если бы вы использовали их непосредственно из ветки contrib.
Также обратите внимание на фразу, которую обычно избегают, поскольку она немного зависит от приложения.
Надеюсь, что ответит на ваш вопрос, прокомментируйте свои сомнения.
С Tensorflow 2.0 (который скоро появится) tf.contrib будут удалены
Поэтому вы должны начать использовать models/research если вы хотите, чтобы ваш проект был актуальным и продолжал работать в ближайшие месяцы.