Мазмуну:

TensorFlow графигин кантип сактайсыз?
TensorFlow графигин кантип сактайсыз?

Video: TensorFlow графигин кантип сактайсыз?

Video: TensorFlow графигин кантип сактайсыз?
Video: Как заставить tensorflow сделать хоть что то полезное 2024, Май
Anonim

TensorFlow файлдан графикти сактоо/жүктөө

  1. Моделдин өзгөрмөлөрүн tf аркылуу текшерүү файлына (. ckpt) сактаңыз.
  2. Моделди. pb файлын түзүп, tf аркылуу кайра жүктөңүз.
  3. бир моделден жүктөө.
  4. График менен салмакты чогуу сактоо үчүн графикти тоңдуруңуз (булак)
  5. Модельди сактоо үчүн as_graph_def() колдонуңуз, ал эми салмактар/өзгөрмөлөр үчүн аларды константаларга салыштырыңыз (булак)

Ушуга байланыштуу, мен кантип TensorFlow моделин сактап жана калыбына келтирем?

үчүн сактоо жана калыбына келтирүү Сиздин өзгөрмөлөрүңүз үчүн, сиз кылышыңыз керек болгон нерсе - tf. поезд. Saver() графиктин аягында. Бул сиз кадамыңыздын суффикси менен 3 файлды (маалымат, индекс, мета) түзөт сакталган сенин модель.

Жогорудагыдан тышкары, Pbtxt деген эмне? pbtxt : Бул түйүндөрдүн тармагын камтыйт, алардын ар бири бир операцияны билдирет, бири-бирине кириш жана чыгуулар катары туташкан. Биз аны графикти тоңдоого колдонобуз. Сиз бул файлды ачып, мүчүлүштүктөрдү оңдоо максатында кээ бир түйүндөр жок экенин текшере аласыз. ортосундагы айырма. мета файлдар жана.

Муну эске алып, TensorFlow программасына графикти кантип жүктөйсүз?

TensorFlow файлдан графикти сактоо/жүктөө

  1. Моделдин өзгөрмөлөрүн tf аркылуу текшерүү файлына (. ckpt) сактаңыз.
  2. Моделди. pb файлын түзүп, tf аркылуу кайра жүктөңүз.
  3. бир моделден жүктөө.
  4. График менен салмакты чогуу сактоо үчүн графикти тоңдуруңуз (булак)
  5. Модельди сактоо үчүн as_graph_def() колдонуңуз, ал эми салмактар/өзгөрмөлөр үчүн аларды константаларга салыштырыңыз (булак)

TensorFlow модели деген эмне?

Киришүү. TensorFlow Тейлөө - бул машина үйрөнүү үчүн ийкемдүү, жогорку өндүрүмдүү тейлөө системасы моделдер , өндүрүш чөйрөлөрү үчүн иштелип чыккан. TensorFlow Кызмат көрсөтүү ошол эле сервер архитектурасын жана API'лерди сактап, жаңы алгоритмдерди жана эксперименттерди жайылтууну жеңилдетет.

Сунушталууда: