Mundarija:

TensorFlow grafigini qanday saqlash mumkin?
TensorFlow grafigini qanday saqlash mumkin?

Video: TensorFlow grafigini qanday saqlash mumkin?

Video: TensorFlow grafigini qanday saqlash mumkin?
Video: Установка Tensorflow. Создание нейронной сети. FMNIST. Распознавание изображений. Python 2024, Noyabr
Anonim

TensorFlow fayldan grafikni saqlash/yuklash

  1. Model o'zgaruvchilarini tf yordamida tekshirish nuqtasi fayliga (. ckpt) saqlang.
  2. Modelni a ichiga saqlang. pb faylini oching va uni tf yordamida qayta yuklang.
  3. dan modelni yuklang.
  4. Grafik va og'irliklarni birga saqlash uchun grafikni muzlatib qo'ying (manba)
  5. Modelni saqlash uchun as_graph_def() dan foydalaning va og'irliklar/o'zgaruvchilar uchun ularni doimiylar (manba) bilan taqqoslang.

Shu munosabat bilan TensorFlow modelini qanday saqlashim va tiklashim mumkin?

Kimga saqlash va tiklash o'zgaruvchilaringiz uchun tf ga qo'ng'iroq qilish kifoya. poyezd. Grafik oxirida Saver(). Bu sizga qadam qo'shimchasi bilan 3 ta fayl (ma'lumotlar, indeks, meta) yaratadi saqlandi sizning model.

Yuqoridagilardan tashqari, Pbtxt nima? pbtxt : Bu har biri bitta operatsiyani ifodalovchi, kirish va chiqish sifatida bir-biriga bog'langan tugunlar tarmog'iga ega. Biz uni grafikani muzlatish uchun ishlatamiz. Siz ushbu faylni ochishingiz va disk raskadrovka maqsadida ba'zi tugunlar etishmayotganligini tekshirishingiz mumkin. O'rtasidagi farq. meta fayllar va.

Buni hisobga olsak, TensorFlow-da grafikni qanday yuklaysiz?

TensorFlow fayldan grafikni saqlash/yuklash

  1. Modelning o'zgaruvchilarini tf yordamida tekshirish nuqtasi fayliga (. ckpt) saqlang.
  2. Modelni a ichiga saqlang. pb faylini oching va uni tf yordamida qayta yuklang.
  3. dan modelni yuklang.
  4. Grafik va og'irliklarni birga saqlash uchun grafikni muzlatib qo'ying (manba)
  5. Modelni saqlash uchun as_graph_def() dan foydalaning va og'irliklar/o'zgaruvchilar uchun ularni doimiylar (manba) bilan taqqoslang.

TensorFlow modeli nima?

Kirish. TensorFlow Xizmat ko'rsatish - bu mashinani o'rganish uchun moslashuvchan, yuqori samarali xizmat ko'rsatish tizimi modellar , ishlab chiqarish muhiti uchun mo'ljallangan. TensorFlow Xizmat ko'rsatish bir xil server arxitekturasi va API-larni saqlab qolgan holda yangi algoritmlar va tajribalarni o'rnatishni osonlashtiradi.

Tavsiya: