„TensorFlow“ kontekste fiksuotas grafikas reiškia modelį, kuris buvo visiškai paruoštas ir išsaugotas kaip vienas failas, kuriame yra modelio architektūra ir išmokyti svoriai. Tada šis fiksuotas grafikas gali būti naudojamas išvadoms daryti įvairiose platformose, nereikalaujant originalaus modelio apibrėžimo ar prieigos prie mokymo duomenų. Fiksuoto grafiko naudojimas yra labai svarbus gamybinėse aplinkose, kuriose pagrindinis dėmesys skiriamas prognozėms, o ne modelio mokymui.
Vienas iš pagrindinių fiksuoto grafiko naudojimo pranašumų yra galimybė optimizuoti modelį išvadoms daryti. Treniruotės metu „TensorFlow“ atlieka įvairias operacijas, kurios nėra būtinos išvadoms daryti, pavyzdžiui, gradiento skaičiavimai, skirti dauginti atgal. Sustabdžius grafiką, šios nereikalingos operacijos pašalinamos, todėl modelis yra efektyvesnis, todėl prognozės gali būti atliekamos greičiau ir naudojant mažesnius skaičiavimo išteklius.
Be to, grafiko užšaldymas taip pat supaprastina diegimo procesą. Kadangi fiksuotame grafike yra ir modelio architektūra, ir svoriai viename faile, jį daug lengviau platinti ir naudoti skirtinguose įrenginiuose ar platformose. Tai ypač svarbu diegiant ribotų išteklių aplinkoje, pvz., mobiliuosiuose įrenginiuose arba kraštutiniuose įrenginiuose, kur atmintis ir apdorojimo galia yra ribota.
Kitas svarbus fiksuoto grafiko naudojimo pranašumas yra tai, kad jis užtikrina modelio nuoseklumą. Kai modelis buvo išmokytas ir užšaldytas, tas pats modelis visada gamins tą pačią išvestį, naudojant tą pačią įvestį. Šis atkuriamumas yra būtinas programoms, kuriose nuoseklumas yra labai svarbus, pavyzdžiui, sveikatos priežiūros ar finansų srityse.
Norėdami sustabdyti grafiką „TensorFlow“, paprastai pradėkite treniruodami modelį naudodami „TensorFlow“ API. Kai mokymas bus baigtas ir būsite patenkinti modelio našumu, galite išsaugoti modelį kaip fiksuotą grafiką naudodami funkciją „tf.train.write_graph()“. Ši funkcija paima modelio skaičiavimo grafiką kartu su mokomaisiais svoriais ir išsaugo juos viename faile protokolo buferių formatu („.pb“ failas).
Sustabdę grafiką, galite jį vėl įkelti į „TensorFlow“, kad padarytumėte išvadas naudodami „tf.GraphDef“ klasę. Tai leidžia įvesti įvesties duomenis į modelį ir gauti prognozes, nereikalaujant permokyti modelio arba turėti prieigos prie pradinių mokymo duomenų.
„TensorFlow“ fiksuoto grafiko naudojimas yra būtinas norint optimizuoti modelius, kad būtų galima daryti išvadas, supaprastinti diegimą, užtikrinti modelio nuoseklumą ir įgalinti atkuriamumą įvairiose platformose ir aplinkose. Suprasdami, kaip užfiksuoti grafiką ir pasinaudoti jo teikiamais pranašumais, kūrėjai gali supaprastinti savo mašininio mokymosi modelių diegimą ir pateikti efektyvių bei nuoseklių prognozių realiose programose.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals