Obsah:
Video: Jak obsluhujete model TensorFlow?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-16 00:14
V následujících situacích sloužit modelu Tensorflow , jednoduše exportujte SavedModel z vašeho Tensorflow program. SavedModel je jazykově neutrální, obnovitelný, hermetický serializační formát, který umožňuje systémům a nástrojům vyšší úrovně vytvářet, využívat a transformovat Modely TensorFlow.
Jak tedy spustím model TensorFlow?
Toto jsou kroky, které budeme dělat:
- Udělejte hloupý model jako příklad, trénujte a uložte.
- Získejte potřebné proměnné z uloženého modelu.
- Sestavte z nich informace o tenzoru.
- Vytvořte podpis modelu.
- Vytvořte a uložte stavitele modelu.
- Stáhněte si obrázek Docker s již zkompilovanou službou TensorFlow.
Co navíc slouží TensorFlow? Podání TensorFlow je flexibilní, vysoce výkonný porce systém pro modely strojového učení, určený pro produkční prostředí. Podání TensorFlow poskytuje okamžitou integraci s TensorFlow modely, ale lze je snadno rozšířit na sloužit jiné typy modelů a dat.
Jak v tomto ohledu funguje služba TensorFlow?
Podání TensorFlow nám umožňuje vybrat, kterou verzi modelu nebo „servable“chceme použít, když vytváříme požadavky na odvození. Každá verze bude exportována do jiného podadresáře pod danou cestou.
Co je modelový server?
Modelový server for Apache MXNet (MMS) je open source komponenta, která je navržena tak, aby zjednodušila úkol nasazení hlubokého učení modely pro odvození v měřítku. Nasazení modely protože vyvozování není triviální úkol.
Doporučuje:
Jak zjistíte model úrokových nákladů?
Model budoucích úrokových nákladů jako průměrných nákladů dluhu vynásobených průměrnou částkou dluhu v rozvaze v každém roce. Obvykle se počítá jako: (počáteční zůstatek dluhu + konečný zůstatek dluhu) ÷ 2
Jak inicializujete proměnnou TensorFlow?
Chcete-li inicializovat novou proměnnou z hodnoty jiné proměnné, použijte vlastnost initialized_value() jiné proměnné. Inicializovanou hodnotu můžete použít přímo jako počáteční hodnotu pro novou proměnnou, nebo ji můžete použít jako jakýkoli jiný tenzor pro výpočet hodnoty pro novou proměnnou
Jak uložíte graf TensorFlow?
Uložení TensorFlow do/načtení grafu ze souboru Uložte proměnné modelu do souboru kontrolních bodů (.ckpt) pomocí tf. Uložit model do a. pb a načtěte jej zpět pomocí tf. Vložte model z a. Zmrazit graf, aby se graf a váhy uložily dohromady (zdroj) K uložení modelu použijte as_graph_def() a pro váhy/proměnné je namapujte na konstanty (zdroj)
Jak znovu používáte proměnné v TensorFlow?
Poslední slova opětovné použití znamená sdílení stejné proměnné mezi různými objekty. Pokud chcete sdílet proměnnou, podruhé, když na to odkazujete, musíte explicitně zadat „reuse=True“v rozsahu proměnné proměnné, kterou chcete znovu použít, popř. nastavte rozsah proměnné na „reuse=tf.AUTO_REUSE“
Jak zobrazíte graf TensorFlow?
Chcete-li zobrazit svůj vlastní graf, spusťte TensorBoard a nasměrujte jej do adresáře protokolu úlohy, klikněte na kartu grafu v horním panelu a vyberte příslušný běh pomocí nabídky v levém horním rohu