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/**
 * @license
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 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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 * =============================================================================
 */
/// <amd-module name="@tensorflow/tfjs-core/dist/io/passthrough" />
/**
 * IOHandlers that pass through the in-memory ModelArtifacts format.
 */
import { IOHandler, IOHandlerSync, ModelArtifacts, SaveResult, TrainingConfig, WeightData, WeightsManifestEntry } from './types';
/**
 * Creates an IOHandler that loads model artifacts from memory.
 *
 * When used in conjunction with `tf.loadLayersModel`, an instance of
 * `tf.LayersModel` (Keras-style) can be constructed from the loaded artifacts.
 *
 * ```js
 * const model = await tf.loadLayersModel(tf.io.fromMemory(
 *     modelTopology, weightSpecs, weightData));
 * ```
 *
 * @param modelArtifacts a object containing model topology (i.e., parsed from
 *   the JSON format).
 * @param weightSpecs An array of `WeightsManifestEntry` objects describing the
 *   names, shapes, types, and quantization of the weight data. Optional.
 * @param weightData A single `ArrayBuffer` containing the weight data,
 *   concatenated in the order described by the weightSpecs. Optional.
 * @param trainingConfig Model training configuration. Optional.
 *
 * @returns A passthrough `IOHandler` that simply loads the provided data.
 */
export declare function fromMemory(modelArtifacts: {} | ModelArtifacts, weightSpecs?: WeightsManifestEntry[], weightData?: WeightData, trainingConfig?: TrainingConfig): IOHandler;
/**
 * Creates an IOHandler that loads model artifacts from memory.
 *
 * When used in conjunction with `tf.loadLayersModel`, an instance of
 * `tf.LayersModel` (Keras-style) can be constructed from the loaded artifacts.
 *
 * ```js
 * const model = await tf.loadLayersModel(tf.io.fromMemory(
 *     modelTopology, weightSpecs, weightData));
 * ```
 *
 * @param modelArtifacts a object containing model topology (i.e., parsed from
 *   the JSON format).
 * @param weightSpecs An array of `WeightsManifestEntry` objects describing the
 *   names, shapes, types, and quantization of the weight data. Optional.
 * @param weightData A single `ArrayBuffer` containing the weight data,
 *   concatenated in the order described by the weightSpecs. Optional.
 * @param trainingConfig Model training configuration. Optional.
 *
 * @returns A passthrough `IOHandlerSync` that simply loads the provided data.
 */
export declare function fromMemorySync(modelArtifacts: {} | ModelArtifacts, weightSpecs?: WeightsManifestEntry[], weightData?: WeightData, trainingConfig?: TrainingConfig): IOHandlerSync;
/**
 * Creates an IOHandler that passes saved model artifacts to a callback.
 *
 * ```js
 * function handleSave(artifacts) {
 *   // ... do something with the artifacts ...
 *   return {modelArtifactsInfo: {...}, ...};
 * }
 *
 * const saveResult = model.save(tf.io.withSaveHandler(handleSave));
 * ```
 *
 * @param saveHandler A function that accepts a `ModelArtifacts` and returns a
 *     promise that resolves to a `SaveResult`.
 */
export declare function withSaveHandler(saveHandler: (artifacts: ModelArtifacts) => Promise<SaveResult>): IOHandler;
/**
 * Creates an IOHandlerSync that passes saved model artifacts to a callback.
 *
 * ```js
 * function handleSave(artifacts) {
 *   // ... do something with the artifacts ...
 *   return {modelArtifactsInfo: {...}, ...};
 * }
 *
 * const saveResult = model.save(tf.io.withSaveHandler(handleSave));
 * ```
 *
 * @param saveHandler A function that accepts a `ModelArtifacts` and returns a
 *     `SaveResult`.
 */
export declare function withSaveHandlerSync(saveHandler: (artifacts: ModelArtifacts) => SaveResult): IOHandlerSync;