Külmutatud graafik viitab TensorFlow kontekstis mudelile, mis on täielikult treenitud ja seejärel salvestatud ühe failina, mis sisaldab nii mudeli arhitektuuri kui ka treenitud kaalusid. Seda külmutatud graafikut saab seejärel kasutada järelduste tegemiseks erinevatel platvormidel, ilma et oleks vaja algset mudeli määratlust või juurdepääsu koolitusandmetele. Fikseeritud graafiku kasutamine on ülioluline tootmiskeskkondades, kus keskendutakse pigem prognooside tegemisele kui mudeli treenimisele.
Külmutatud graafiku kasutamise üks peamisi eeliseid on võimalus optimeerida mudelit järelduste tegemiseks. Treeningu ajal teeb TensorFlow mitmesuguseid toiminguid, mis ei ole järelduste tegemiseks vajalikud, näiteks gradiendi arvutused tagasilevitamiseks. Graafiku külmutamisel eemaldatakse need mittevajalikud toimingud, mille tulemuseks on tõhusam mudel, mis võimaldab teha ennustusi kiiremini ja väiksemate arvutusressurssidega.
Lisaks lihtsustab graafiku külmutamine juurutamisprotsessi. Kuna külmutatud graafik sisaldab nii mudeli arhitektuuri kui ka kaalusid ühes failis, on seda palju lihtsam levitada ja erinevatel seadmetel või platvormidel kasutada. See on eriti oluline juurutamiseks piiratud ressursiga keskkondades, näiteks mobiilseadmetes või ääreseadmetes, kus mälu ja töötlemisvõimsus on piiratud.
Teine külmutatud graafiku kasutamise peamine eelis on see, et see tagab mudeli järjepidevuse. Kui mudel on koolitatud ja külmutatud, annab sama mudel alati sama väljundi sama sisendiga. See reprodutseeritavus on oluline rakenduste jaoks, kus järjepidevus on kriitiline, näiteks tervishoius või rahanduses.
TensorFlow graafiku külmutamiseks alustate tavaliselt mudeli treenimisest TensorFlow API abil. Kui koolitus on lõppenud ja olete mudeli jõudlusega rahul, saate seejärel salvestada mudeli külmutatud graafikuna, kasutades funktsiooni `tf.train.write_graph(). See funktsioon võtab mudeli arvutusgraafiku koos treenitud kaaludega ja salvestab need ühte faili protokollipuhvrite vormingus (.pb-fail).
Pärast graafiku külmutamist saate selle uuesti TensorFlow'sse laadida, et teha järeldusi klassi "tf.GraphDef" abil. See võimaldab teil sisestada mudelisse sisendandmeid ja saada ennustusi, ilma et peaksite mudelit ümber õpetama või omama juurdepääsu algsetele treeningandmetele.
Külmutatud graafiku kasutamine TensorFlow's on hädavajalik mudelite optimeerimiseks järelduste tegemiseks, juurutamise lihtsustamiseks, mudeli järjepidevuse tagamiseks ning reprodutseeritavuse võimaldamiseks erinevates platvormides ja keskkondades. Mõistes, kuidas graafikut külmutada ja selle eeliseid ära kasutada, saavad arendajad oma masinõppemudelite kasutuselevõttu sujuvamaks muuta ning pakkuda tõhusaid ja järjepidevaid prognoose reaalsetes rakendustes.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis