Spisu treści:
Wideo: Jak obsługujesz model TensorFlow?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-16 00:21
W celu obsługiwać model Tensorflow , po prostu wyeksportuj SavedModel ze swojego Przepływ tensorowy program. SavedModel to neutralny językowo, odzyskiwalny, hermetyczny format serializacji, który umożliwia systemom i narzędziom wyższego poziomu produkcję, konsumpcję i transformację Modele TensorFlow.
W związku z tym, jak uruchomić model TensorFlow?
Oto kroki, które zamierzamy zrobić:
- Zrób głupi model jako przykład, wytrenuj go i przechowuj.
- Pobierz potrzebne zmienne z zapisanego modelu.
- Zbuduj z nich informacje o tensorze.
- Utwórz sygnaturę modelu.
- Utwórz i zapisz konstruktora modeli.
- Pobierz obraz Dockera z usługą TensorFlow, która jest już na nim skompilowana.
Do czego służy TensorFlow? Obsługa TensorFlow jest elastyczny, wysokowydajny porcja system dla modeli uczenia maszynowego, przeznaczony dla środowisk produkcyjnych. Obsługa TensorFlow zapewnia gotową integrację z Przepływ Tensora modele, ale można je łatwo rozszerzyć do służyć inne typy modeli i danych.
W związku z tym, jak działa TensorFlow?
Obsługa TensorFlow pozwala nam wybrać wersję modelu lub „serwowalną”, której chcemy użyć podczas wykonywania żądań wnioskowania. Każda wersja zostanie wyeksportowana do innego podkatalogu pod podaną ścieżką.
Co to jest serwer modelowy?
Serwer modelu for Apache MXNet (MMS) to komponent typu open source, który został zaprojektowany w celu uproszczenia zadania polegającego na wdrażaniu głębokiego uczenia się modele do wnioskowania w skali. Wdrażam modele bo wnioskowanie nie jest trywialnym zadaniem.
Zalecana:
Jak oceniasz model kosztów odsetek?
Modeluj przyszłe koszty odsetek jako średni koszt zadłużenia pomnożony przez średnią kwotę zadłużenia w bilansie w każdym roku. Jest to zwykle obliczane jako: (Początkowe saldo zadłużenia + końcowe saldo zadłużenia) ÷ 2
Jak zainicjować zmienną TensorFlow?
Aby zainicjować nową zmienną z wartości innej zmiennej, użyj właściwości initialized_value() innej zmiennej. Możesz użyć zainicjowanej wartości bezpośrednio jako wartości początkowej nowej zmiennej lub użyć jej jako dowolnego innego tensora do obliczenia wartości dla nowej zmiennej
Jak zapisać wykres TensorFlow?
Zapisywanie TensorFlow do/ładowanie wykresu z pliku Zapisz zmienne modelu do pliku punktu kontrolnego (.ckpt) za pomocą tf. Zapisz model do. pb i załaduj go z powrotem za pomocą tf. Załaduj model od a. Zatrzymaj wykres, aby zapisać wykres i wagi razem (źródło) Użyj as_graph_def(), aby zapisać model, a dla wag/zmiennych zmapuj je na stałe (źródło)
Jak ponownie wykorzystać zmienne w TensorFlow?
Ponowne użycie słów końcowych oznacza współdzielenie tej samej zmiennej między różnymi obiektami. Jeśli chcesz udostępnić zmienną, za drugim razem, gdy się do tego odwołujesz, musisz jawnie określić „reuse=True” w zakresie zmiennej, której chcesz ponownie użyć, lub. ustaw zakres zmiennej na „reuse=tf.AUTO_REUSE”
Jak pokazać wykres TensorFlow?
Aby zobaczyć własny wykres, uruchom TensorBoard, wskazując go na katalog dziennika zadania, kliknij kartę wykresu w górnym panelu i wybierz odpowiedni przebieg za pomocą menu w lewym górnym rogu