Мазмұны:

TensorFlow графигін қалай сақтайсыз?
TensorFlow графигін қалай сақтайсыз?

Бейне: TensorFlow графигін қалай сақтайсыз?

Бейне: TensorFlow графигін қалай сақтайсыз?
Бейне: Установка Tensorflow. Создание нейронной сети. FMNIST. Распознавание изображений. Python 2024, Қараша
Anonim

TensorFlow файлдан графикті сақтау/жүктеу

  1. Үлгінің айнымалы мәндерін tf арқылы бақылау нүктесі файлына (. ckpt) сақтаңыз.
  2. Үлгіні файлға сақтаңыз. pb файлын жүктеңіз және оны tf арқылы жүктеңіз.
  3. үлгісінен жүктеңіз.
  4. График пен салмақты бірге сақтау үшін графикті қатырыңыз (көзі)
  5. Үлгіні сақтау үшін as_graph_def() пайдаланыңыз, ал салмақтар/айнымалылар үшін оларды тұрақты мәндерге салыстырыңыз (көзі)

Осыған байланысты TensorFlow үлгісін қалай сақтауға және қалпына келтіруге болады?

Кімге сақтау және қалпына келтіру айнымалы мәндеріңіз үшін сізге тек tf шақыру қажет. пойыз. Saver() сызбаңыздың соңында. Бұл сіз қадамның жұрнағы бар 3 файлды (деректер, индекс, мета) жасайды сақталды сіздің үлгі.

Жоғарыда көрсетілгеннен басқа, Pbtxt дегеніміз не? pbtxt : Бұл әрқайсысы бір әрекетті білдіретін, бір-бірімен кіріс және шығыс ретінде қосылған түйіндер желісін ұстайды. Біз оны графикті мұздату үшін қолданамыз. Бұл файлды ашуға және жөндеу мақсатында кейбір түйіндердің жоқтығын тексеруге болады. Арасындағы айырмашылық. мета файлдары және.

Осыны ескере отырып, TensorFlow бағдарламасында графикті қалай жүктейсіз?

TensorFlow файлдан графикті сақтау/жүктеу

  1. Үлгінің айнымалы мәндерін tf арқылы бақылау нүктесі файлына (. ckpt) сақтаңыз.
  2. Үлгіні файлға сақтаңыз. pb файлын жүктеңіз және оны tf арқылы жүктеңіз.
  3. үлгісінен жүктеңіз.
  4. График пен салмақты бірге сақтау үшін графикті қатырыңыз (көзі)
  5. Үлгіні сақтау үшін as_graph_def() пайдаланыңыз, ал салмақтар/айнымалылар үшін оларды тұрақты мәндерге салыстырыңыз (көзі)

TensorFlow моделі дегеніміз не?

Кіріспе. TensorFlow Сервис - машинада оқытуға арналған икемді, өнімділігі жоғары қызмет көрсету жүйесі модельдер , өндірістік орталарға арналған. TensorFlow Қызмет көрсету бір сервер архитектурасы мен API интерфейстерін сақтай отырып, жаңа алгоритмдер мен эксперименттерді қолдануды жеңілдетеді.

Ұсынылған: