tfhub.dev 托管以下模型格式：TF2 SavedModel、TF1 Hub 格式、TF.js 和 TFLite。本页概述了每种模型格式。
TensorFlow 格式
tfhub.dev 托管 SavedModel 格式和 TF1 Hub 格式的 TensorFlow 模型。我们建议尽可能使用标准化的 TF2 SavedModel 格式模型，避免使用已弃用的 TF1 Hub 格式。
SavedModel
TF2 SavedModel 是共享 TensorFlow 模型时的推荐格式。您可以参阅 TensorFlow SavedModel 指南，详细了解 SavedModel 格式。
您可以通过在 thub.dev 浏览页面中使用 TF2 版本筛选器，或通过访问此链接在 tfhub.dev 上浏览 SavedModel。
您在使用 tfhub.dev 中的 SavedModel 时无需依赖于 tensorflow_hub 库，因为此格式为核心 TensorFlow 的一部分。
详细了解 TF Hub 上的 SavedModel：
TF1 Hub 格式
TF1 Hub 格式是 TF Hub 库所使用的自定义序列化格式。在语法层面上，TF1 Hub 格式与 TensorFlow 2 的 SavedModel 格式类似（文件名和协议消息相同），但在针对模块重用、构成和重新训练的语义上有所不同（例如，资源初始值设定项的存储方式不同，元图的标记惯例不同）。最简单的区分方式是查看磁盘上是否存在 tfhub_module.pb 文件。
您可以通过在 tfhub.dev 浏览页面中使用 TF1 版本筛选器，或通过访问此链接在 tfhub.dev 上浏览 TF1 Hub 格式的模型。
详细了解 TF Hub 上 TF1 Hub 格式的模型：
TFLite 格式
TFLite 格式用于设备端推断。您可以参阅 TFLite 文档了解更多信息。
您可以通过在 thub.dev 浏览页面中使用 TF Lite 模型格式筛选器，或通过访问此链接在 tfhub.dev 上浏览 TF Lite 模型。
TFJS 格式
TF.js format 格式用于浏览器内机器学习。您可以参阅 TF.js 文档了解更多信息。
您可以通过在 thub.dev 浏览页面中使用 TF.js 模型格式筛选器，或通过访问此链接在 tfhub.dev 上浏览 TF.js 模型。