Mündəricat:

TensorFlow qrafikini necə saxlayırsınız?
TensorFlow qrafikini necə saxlayırsınız?

Video: TensorFlow qrafikini necə saxlayırsınız?

Video: TensorFlow qrafikini necə saxlayırsınız?
Video: #1. Что такое Tensorflow? Примеры применения. Установка | Tensorflow 2 уроки 2024, Bilər
Anonim

TensorFlow fayldan qrafiki saxlayır/yükləyir

  1. Modelin dəyişənlərini tf istifadə edərək yoxlama nöqtəsi faylında (. ckpt) saxlayın.
  2. Modeli. pb faylını açın və tf istifadə edərək yenidən yükləyin.
  3. Bir modeldən yükləyin.
  4. Qrafiki və çəkiləri birlikdə saxlamaq üçün qrafiki dondurun (mənbə)
  5. Modeli saxlamaq üçün as_graph_def() istifadə edin və çəkilər/dəyişənlər üçün onları sabitlərə (mənbə) uyğunlaşdırın

Bu baxımdan, TensorFlow modelini necə saxlaya bilərəm və bərpa edə bilərəm?

Kimə saxla və bərpa et Dəyişənləriniz üçün yalnız tf-yə zəng etmək lazımdır. qatar. Saver() qrafikinizin sonunda. Bu, sizin addımınızın şəkilçisi ilə 3 fayl (data, index, meta) yaradacaq xilas oldu sənin model.

Yuxarıdakılardan başqa, Pbtxt nədir? pbtxt : Bu, hər biri bir əməliyyatı təmsil edən, giriş və çıxış kimi bir-birinə bağlı olan qovşaqlar şəbəkəsini saxlayır. Biz onu qrafikimizi dondurmaq üçün istifadə edəcəyik. Siz bu faylı aça və sazlama məqsədi ilə bəzi qovşaqların çatışmadığını yoxlaya bilərsiniz. Aralarındakı fərq. meta faylları və.

Bunu nəzərə alaraq, TensorFlow-da qrafiki necə yükləyirsiniz?

TensorFlow fayldan qrafiki saxlayır/yükləyir

  1. Modelin dəyişənlərini tf istifadə edərək yoxlama nöqtəsi faylında (. ckpt) saxlayın.
  2. Modeli. pb faylını açın və tf istifadə edərək yenidən yükləyin.
  3. Bir modeldən yükləyin.
  4. Qrafiki və çəkiləri birlikdə saxlamaq üçün qrafiki dondurun (mənbə)
  5. Modeli saxlamaq üçün as_graph_def() istifadə edin və çəkilər/dəyişənlər üçün onları sabitlərə (mənbə) uyğunlaşdırın

TensorFlow modeli nədir?

Giriş. TensorFlow Xidmət maşın öyrənməsi üçün çevik, yüksək performanslı xidmət sistemidir modellər , istehsal mühitləri üçün nəzərdə tutulmuşdur. TensorFlow Xidmət eyni server arxitekturası və API-ləri saxlayaraq yeni alqoritmlər və təcrübələr yerləşdirməyi asanlaşdırır.

Tövsiyə: