„TensorFlow“ funkcija „export_savedmodel“ yra labai svarbus įrankis eksportuojant parengtus modelius tokiu formatu, kurį galima lengvai įdiegti ir naudoti numatymui. Ši funkcija leidžia vartotojams išsaugoti savo TensorFlow modelius, įskaitant modelio architektūrą ir išmoktus parametrus, standartizuotu formatu, vadinamu SavedModel. „SavedModel“ formatas sukurtas taip, kad būtų agnostinis platformoje ir gali būti naudojamas įvairiose programavimo kalbose ir sistemose, todėl jis yra labai universalus.
Naudodamas funkciją "export_savedmodel", vartotojas nurodo katalogą, kuriame turi būti išsaugotas SavedModel, kartu su modelio versijos numeriu. Kataloge „SavedModel“ yra keli failai ir pakatalogiai, kurie kartu atspindi visą modelį. Šie failai apima modelio architektūrą, svorius, kintamuosius, išteklius ir bet kokią papildomą informaciją, reikalingą modelio išvadoms daryti.
„SavedModel“ formatas suteikia keletą privalumų. Pirma, ji apima modelio skaičiavimo grafiką, leidžiantį lengvai dalytis modeliu ir įdiegti. Tai reiškia, kad SavedModel gali būti įkeltas ir naudojamas kitose TensorFlow programose nereikalaujant prieigos prie pradinio mokymo kodo. Be to, „SavedModel“ formatas leidžia kurti versijas, valdyti kelias modelio versijas ir palengvinti modelio atnaujinimus bei grąžinimą.
Norėdami iliustruoti funkcijos "export_savedmodel" naudojimą, apsvarstykite šį pavyzdį. Tarkime, kad mes išmokėme konvoliucinį neuronų tinklą (CNN) vaizdų klasifikavimui naudodami TensorFlow. Po mokymų galime panaudoti funkciją "export_savedmodel", kad išsaugotume apmokytą modelį SavedModel formatu. Tai leidžia mums vėliau įkelti modelį ir numatyti naujų vaizdų, nereikia perkvalifikuoti.
Eksportuodami modelį naudodami funkciją „export_savedmodel“, galime lengvai jį įdiegti įvairiose platformose, pavyzdžiui, mobiliuosiuose įrenginiuose, žiniatinklio serveriuose ar debesų aplinkoje. Šis lankstumas ypač vertingas diegiant modelius dideliu mastu, nes jis leidžia sklandžiai integruoti su skirtingomis sistemomis ir sistemomis.
„TensorFlow“ funkcija „export_savedmodel“ yra labai svarbus įrankis eksportuojant parengtus modelius standartizuotu „SavedModel“ formatu. Tai supaprastina mašininio mokymosi modelių bendrinimo, diegimo ir naudojimo įvairiose platformose ir programavimo kalbose procesą.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning