## TF-Keras（レガシー）

`tf-keras` は Keras 2.x バージョンに付けられた名称です。現在は [こちら](https://github.com/keras-team/tf-keras) の独立した GitHub リポジトリとしてホストされています。レガシーなフレームワークですが、Hub には依然として [4,500 以上のモデル](https://huggingface.co/models?library=tf-keras&sort=trending) がホストされています。これらのモデルは `huggingface_hub` ライブラリを使用して読み込むことができます。お使いの環境には `tf-keras` または `keras<3.x` のいずれかがインストールされていることが**必須**です。

Keras 3.x のサポートにご興味がある場合は、[このガイド](./keras)をご覧ください。

インストールが完了したら、`from_pretrained_keras` メソッドを使用して Hub からモデルを読み込むだけです。`from_pretrained_keras` については、[こちら](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/package_reference/mixins#huggingface_hub.from_pretrained_keras)をご覧ください。

```py
from huggingface_hub import from_pretrained_keras

model = from_pretrained_keras("keras-io/mobile-vit-xxs")
prediction = model.predict(image)
prediction = tf.squeeze(tf.round(prediction))
print(f'The image is a {classes[(np.argmax(prediction))]}!')

<CopyLLMTxtMenu containerStyle="float: inline-end; margin-inline-start: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"></CopyLLMTxtMenu>

# The image is a sunflower!
```

`tf-keras`モデルをHubにホストすることもできます。ただし、`tf-keras`はレガシーなフレームワークである点にご注意ください。より多くのユーザーにリーチするためには、Keras 3.xを使用してモデルを作成し、上記のようにネイティブで共有することをお勧めします。`tf-keras`モデルのアップロードに関する詳細については、[`push_to_hub_keras`のドキュメント](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/package_reference/mixins#huggingface_hub.push_to_hub_keras)を参照してください。

```py
from huggingface_hub import push_to_hub_keras

push_to_hub_keras(model,
    "your-username/your-model-name",
    "your-tensorboard-log-directory",
    tags = ["object-detection", "some_other_tag"],
    **model_save_kwargs,
)
```

## 追加のリソース

- [GitHubリポジトリ](https://github.com/keras-team/tf-keras)
* ブログ記事 [Kerasを🤗 Hubに載せて協調学習と再現性を高める](https://merveenoyan.medium.com/putting-keras-on-hub-for-collaborative-training-and-reproducibility-9018301de877)（2022年4月）