Jak zapisać wykres TensorFlow?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-16 00:21

TensorFlow zapis/ładowanie wykresu z pliku

1. Zapisz zmienne modelu w pliku punktów kontrolnych (.ckpt) za pomocą tf.
2. Zapisz model w. pb i załaduj go z powrotem za pomocą tf.
3. Załaduj model z.
4. Zatrzymaj wykres, aby zapisać wykres i wagi razem (źródło)
5. Użyj as_graph_def(), aby zapisać model, a dla wag/zmiennych, mapuj je na stałe (źródło)

W związku z tym, jak zapisać i przywrócić model TensorFlow?

Do zapisz i przywróć Twoje zmienne, wszystko, co musisz zrobić, to wywołać tf. pociąg. Saver() na końcu wykresu. Spowoduje to utworzenie 3 plików (dane, indeks, meta) z sufiksem kroku, który zapisane Twój Model.

Poza powyższym, czym jest Pbtxt? pbtxt : Zawiera sieć węzłów, z których każdy reprezentuje jedną operację, połączonych ze sobą jako wejścia i wyjścia. Wykorzystamy go do zamrożenia naszego wykresu. Możesz otworzyć ten plik i sprawdzić, czy brakuje niektórych węzłów do celów debugowania. Różnica pomiędzy. pliki meta i.

Biorąc to pod uwagę, jak załadować wykres w TensorFlow?

TensorFlow zapis/ładowanie wykresu z pliku

1. Zapisz zmienne modelu w pliku punktów kontrolnych (.ckpt) za pomocą tf.
2. Zapisz model w. pb i załaduj go z powrotem za pomocą tf.
3. Załaduj model z.
4. Zatrzymaj wykres, aby zapisać wykres i wagi razem (źródło)
5. Użyj as_graph_def(), aby zapisać model, a dla wag/zmiennych, mapuj je na stałe (źródło)

Czym jest model TensorFlow?

Wstęp. Przepływ Tensora Serving to elastyczny, wysokowydajny system obsługujący uczenie maszynowe modele , przeznaczony dla środowisk produkcyjnych. Przepływ Tensora Udostępnianie ułatwia wdrażanie nowych algorytmów i eksperymentów przy zachowaniu tej samej architektury serwera i interfejsów API.