原标题：促进机器学习模型再利用，Google释出模组打包函式库TensorFlow Hub

为促进机器学习TensorFlow生态系的发展，让开发者的努力可互相交流与再次使用。Google发表TensorFlow△Hub，提供机器学习模组打包函式库，帮开发者把TensorFlow的训练模型发布成模组，方便再次使用或是与社交共享成果。

TensorFlow△Hub是一个机器学习模组的打包函式库，用来发布机器学习可重复使用的部分，其中包括TensorFlow△Graph、权重以及外部档案等所需资源，这些模组包含了大量资料集预训练后取得的变数，可以供类似任务使用。这样的成果可以使后续开发者，用更少的资料集训练精准模型、改进泛化（Improve△Generalization）或是大幅提升模型训练速度。

TensorFlow技术推广工程师Josh△Gordon表示，TensorFlow△Hub的想法来自于一般软件开发所使用的函式库，或是程式码仓储库码这类的共享概念。使用函式库能加速撰写程式时解决问题的速度，他认为，使用函式库的想法，实则改变了软件工程师工作的方法，开发者倾向以模组的方式建构程式。

在机器学习领域，除了分享程式码外，Google还希望可以进一步以分享预训练的模型，来帮开发者加速器学习的应用，Josh△Gordon提到，像是NASNet这类模型，Google花费了数千个GPU小时进行训练，而这样的运算资源一般开发者取得并不容易，因此共享预训练模型，可以让开发者不需要具备这样的运算资源以及资料，也不用从头做起，就能使用其他人的成果。

随着机器学习技术的发展，模型再利用的概念逐渐被重视，像是Google才刚发表的TensorFlow.js，特点不只是让开发者更容易在浏览器端发展机器学习应用，同时也让开发者不需要从头开始训练模型，TensorFlow.js工作流程支援使用预训练好的模型，或是对预训练模型进行再训练。

而Linux基金会底下的深度学习基金会，在3月时启动的Acumos△AI计划，目的也是在促成人工智能以及机器学习应用的交流分享。其Acumos市集，让平台使用者能以套件的形式提供人工智能的微服务，或是在市集上分享机器学习的模型。

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