Различные форматы файлов с разными характеристиками, оба используются tensorflow для сохранения моделей (.h5 в частности keras).
.pb - protobuf
Это способ хранения некоторых структурированных данных (в данном случае нейронной сети), проект с открытым исходным кодом и в настоящее время просматривается Google.
Пример
person {
name: "John Doe"
email: "jdoe@example.com"
}
Простой class, содержащий два поля, вы можете загрузить его на одном из нескольких поддерживаемых языков (например, C++, Go), проанализировать, изменить и отправить кому-то другому в двоичном формате.
Преимущества
- очень маленький и эффективный для анализа (по сравнению, скажем,
.xml), поэтому часто используется для передачи данных через Интернет - используется Tensorflow's Serving , когда вы хотите запустить свою модель в производство (например, вывод через Интернет)
- агностика языка c - двоичный формат может быть прочитан на нескольких языках (Java, Python, Objective- C и C ++ среди других)
- рекомендуется использовать с
tf2.0, вы можете увидеть официальное руководство по сериализации - сохраняет различные метаданные (оптимизаторы, потери и т. Д. c. При использовании модели
keras)
Недостатки
SavedModel концептуально сложнее asp чем один файл - создает папку, где
weights - это
Кислый ces
Вы можете прочитать об этом формате здесь
.h5 - Формат двоичных данных HDF5
Первоначально использовался keras для сохранения моделей ( keras теперь официально является частью tensorflow). Это менее общий и более «ориентированный на данные», менее программный c, чем .pb.
Преимущества
- Используется для сохранения гигантских данных (поэтому некоторые нейронные сети подходят well)
- Общий формат сохранения файла
- Все сохраняется в одном файле (веса, потери, оптимизаторы, используемые с
keras et c.)
Недостатки
- Нельзя использовать с
Tensorflow Serving, но вы можете просто преобразовать его в .pb с помощью keras.experimental.export_saved_model(model, 'path_to_saved_model')
Всего
Используйте более простой (.h5), если вам не нужно производить вашу модель (или это достаточно далеко). Используйте .pb, если вы собираетесь в производство или просто хотите стандартизировать единый формат для всех tensorflow предоставленных инструментов.