TensorFlow funktsioon "export_savedmodel" on ülioluline tööriist koolitatud mudelite eksportimiseks vormingus, mida saab hõlpsasti juurutada ja kasutada prognooside tegemiseks. See funktsioon võimaldab kasutajatel salvestada oma TensorFlow mudelid, sealhulgas nii mudeli arhitektuuri kui ka õpitud parameetrid, standardvormingus, mida nimetatakse SavedModeliks. SavedModeli vorming on loodud platvormi agnostiliseks ja seda saab kasutada erinevates programmeerimiskeeltes ja raamistikes, muutes selle väga mitmekülgseks.
Funktsiooni "export_savedmodel" kasutamisel määrab kasutaja kataloogi, kuhu SavedModel tuleb salvestada, koos mudeli versiooninumbriga. Kataloog SavedModel sisaldab mitut faili ja alamkataloogi, mis ühiselt esindavad kogu mudelit. Need failid sisaldavad mudeli arhitektuuri, kaalusid, muutujaid, varasid ja mis tahes lisateavet, mis on vajalik mudeli järelduste tegemiseks.
SavedModeli vormingul on mitmeid eeliseid. Esiteks kapseldab see mudeli arvutusgraafiku, mis võimaldab mudelit hõlpsalt jagada ja juurutada. See tähendab, et SavedModeli saab laadida ja kasutada teiste TensorFlow programmidega, ilma et oleks vaja juurdepääsu algsele treeningkoodile. Lisaks võimaldab SavedModel-vorming versioonide loomist, mis võimaldab hallata mitut mudeliversiooni ning hõlbustab mudelite värskendamist ja tagasipööramist.
Funktsiooni "export_savedmodel" kasutamise illustreerimiseks vaadake järgmist näidet. Oletame, et oleme treeninud konvolutsioonilist närvivõrku (CNN) kujutiste klassifitseerimiseks TensorFlow abil. Pärast koolitust saame kasutada funktsiooni "export_savedmodel", et salvestada treenitud mudel SavedModel-vormingus. See võimaldab meil mudelit hiljem laadida ja teha ennustusi uute piltide kohta, ilma et oleks vaja ümberõpet.
Mudeli eksportimisel funktsiooni "export_savedmodel" abil saame selle hõlpsasti juurutada erinevatel platvormidel, näiteks mobiilseadmetes, veebiserverites või pilvekeskkondades. See paindlikkus on eriti väärtuslik mudelite mastaabis juurutamisel, kuna see võimaldab sujuvat integreerimist erinevate süsteemide ja raamistikega.
TensorFlow funktsioon "export_savedmodel" on oluline tööriist treenitud mudelite eksportimiseks standardiseeritud SavedModeli vormingus. See lihtsustab masinõppemudelite jagamise, juurutamise ja kasutamise protsessi erinevatel platvormidel ja programmeerimiskeeltes.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning