Obsah:
Video: Ako obsluhujete model TensorFlow?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-16 00:22
Za účelom slúžiť modelu Tensorflow , jednoducho exportujte SavedModel z vášho Tensorflow program. SavedModel je jazykovo neutrálny, obnoviteľný, hermetický serializačný formát, ktorý umožňuje systémom a nástrojom vyššej úrovne produkovať, konzumovať a transformovať Modely TensorFlow.
Ako teda spustím model TensorFlow?
Toto sú kroky, ktoré urobíme:
- Vytvorte hlúpy model ako príklad, trénujte a uložte ho.
- Získajte potrebné premenné z uloženého modelu.
- Zostavte z nich informácie o tenzoroch.
- Vytvorte podpis modelu.
- Vytvorte a uložte tvorcu modelu.
- Stiahnite si obrázok Docker, na ktorom už je skompilovaný servis TensorFlow.
Čo navyše slúži TensorFlow? Podávanie TensorFlow je flexibilný, vysoko výkonný podávanie systém pre modely strojového učenia, určený pre produkčné prostredia. Podávanie TensorFlow poskytuje okamžitú integráciu s TensorFlow modely, ale možno ich ľahko rozšíriť na slúžiť iné typy modelov a údajov.
V tejto súvislosti, ako funguje služba TensorFlow?
Podávanie TensorFlow nám umožňuje vybrať, ktorú verziu modelu alebo „servable“chceme použiť pri vytváraní požiadaviek na odvodenie. Každá verzia bude exportovaná do iného podadresára pod danou cestou.
Čo je modelový server?
Modelový server for Apache MXNet (MMS) je open source komponent, ktorý je navrhnutý tak, aby zjednodušil úlohu nasadenia hlbokého učenia modelov pre odvodenie v mierke. Nasadzovanie modelov pretože vyvodzovanie nie je triviálna úloha.
Odporúča:
Ako zistíte model úrokových nákladov?
Modelové budúce výdavky na úroky ako priemerné náklady na dlh vynásobené priemernou sumou dlhu v súvahe v každom roku. Zvyčajne sa vypočíta takto: (Začiatočný zostatok dlhu + Konečný zostatok dlhu) ÷ 2
Ako inicializujete premennú TensorFlow?
Ak chcete inicializovať novú premennú z hodnoty inej premennej, použite vlastnosť initialized_value() inej premennej. Inicializovanú hodnotu môžete použiť priamo ako počiatočnú hodnotu pre novú premennú alebo ju môžete použiť ako akýkoľvek iný tenzor na výpočet hodnoty pre novú premennú
Ako uložíte graf TensorFlow?
Uloženie TensorFlow do/načítanie grafu zo súboru Uložte premenné modelu do súboru kontrolných bodov (.ckpt) pomocou súboru tf. Uložiť model do a. pb a načítajte ho späť pomocou tf. Vložte model z a. Zmrazte graf, aby ste uložili graf a váhy spolu (zdroj) Na uloženie modelu použite funkciu as_graph_def() a pre váhy/premenné ich namapujte na konštanty (zdroj)
Ako opätovne používate premenné v TensorFlow?
Posledné slová opätovné použitie znamená zdieľanie rovnakej premennej medzi rôznymi objektmi. Ak chcete zdieľať premennú, druhýkrát, keď sa na to odvolávate, musíte v rozsahu premennej premennej, ktorú chcete znova použiť, explicitne špecifikovať „reuse=True“, resp. nastavte rozsah premennej na „reuse=tf.AUTO_REUSE“
Ako zobrazíte graf TensorFlow?
Ak chcete zobraziť svoj vlastný graf, spustite TensorBoard a nasmerujte ho na adresár protokolu úlohy, kliknite na kartu grafu v hornom paneli a vyberte príslušný priebeh pomocou ponuky v ľavom hornom rohu