Përmbajtje:

Si të ruani një grafik TensorFlow?
Si të ruani një grafik TensorFlow?

Video: Si të ruani një grafik TensorFlow?

Video: Si të ruani një grafik TensorFlow?
Video: Установка Tensorflow. Создание нейронной сети. FMNIST. Распознавание изображений. Python 2024, Nëntor
Anonim

Ruajtja e TensorFlow në/ngarkimin e një grafiku nga një skedar

  1. Ruani variablat e modelit në një skedar pikë kontrolli (. ckpt) duke përdorur një tf.
  2. Ruani një model në një. pb dhe ngarkojeni përsëri duke përdorur tf.
  3. Ngarkoni në një model nga një.
  4. Ngrini grafikun për të ruajtur grafikun dhe peshat së bashku (burimi)
  5. Përdorni as_graph_def() për të ruajtur modelin, dhe për peshat/ndryshoret, vendosni ato në konstante (burimi)

Në këtë drejtim, si mund ta ruaj dhe rivendos një model TensorFlow?

te ruaj dhe rivendos variablat tuaj, gjithçka që duhet të bëni është të telefononi tf. treni. Saver() në fund të grafikut tuaj. Kjo do të krijojë 3 skedarë (të dhëna, indeks, meta) me një prapashtesë të hapit ju i ruajtur e juaja model.

Përveç sa më sipër, çfarë është Pbtxt? pbtxt : Kjo mban një rrjet nyjesh, secila përfaqëson një operacion, të lidhur me njëri-tjetrin si hyrje dhe dalje. Ne do ta përdorim atë për të ngrirë grafikun tonë. Mund ta hapni këtë skedar dhe të kontrolloni nëse mungojnë disa nyje për qëllime korrigjimi. Dallimi midis. skedarët meta dhe.

Duke marrë parasysh këtë, si të ngarkoni një grafik në TensorFlow?

Ruajtja e TensorFlow në/ngarkimin e një grafiku nga një skedar

  1. Ruani variablat e modelit në një skedar pikë kontrolli (. ckpt) duke përdorur një tf.
  2. Ruani një model në një. pb dhe ngarkojeni përsëri duke përdorur tf.
  3. Ngarkoni në një model nga një.
  4. Ngrini grafikun për të ruajtur grafikun dhe peshat së bashku (burimi)
  5. Përdorni as_graph_def() për të ruajtur modelin, dhe për peshat/ndryshoret, vendosni ato në konstante (burimi)

Cili është modeli TensorFlow?

Prezantimi. TensorFlow Shërbimi është një sistem shërbimi fleksibël dhe me performancë të lartë për mësimin e makinerive modele , i projektuar për mjedise prodhimi. TensorFlow Shërbimi e bën të lehtë vendosjen e algoritmeve dhe eksperimenteve të reja, duke mbajtur të njëjtën arkitekturë të serverit dhe API.

Recommended: