La funkcio "export_savedmodel" en TensorFlow estas decida ilo por eksporti trejnitajn modelojn en formato kiu povas esti facile deplojita kaj uzata por fari prognozojn. Tiu funkcio permesas al uzantoj konservi siajn TensorFlow-modelojn, inkluzive de kaj la modelarkitekturo kaj la lernitaj parametroj, en normigita formato nomita la SavedModel. La SavedModel-formato estas dizajnita por esti platform-agnostika kaj povas esti uzata tra malsamaj programlingvoj kaj kadroj, igante ĝin tre diverstalenta.
Kiam vi uzas la funkcion "export_savedmodel", la uzanto precizigas la dosierujon, kie la SavedModel devas esti konservita, kune kun la versio-numero de la modelo. La dosierujo SavedModel enhavas plurajn dosierojn kaj subdosierujojn, kiuj kolektive reprezentas la kompletan modelon. Ĉi tiuj dosieroj inkluzivas la arkitekturon de la modelo, pezojn, variablojn, aktivaĵojn kaj ajnajn kromajn informojn necesajn por modelinferenco.
La SavedModel-formato disponigas plurajn avantaĝojn. Unue, ĝi enkapsuligas la komputadgrafeon de la modelo, ebligante facilan modeldividadon kaj deplojon. Ĉi tio signifas, ke la SavedModel povas esti ŝarĝita kaj uzata de aliaj TensorFlow-programoj sen postuli aliron al la originala trejna kodo. Aldone, la SavedModel-formato ebligas versionadon, ebligante la administradon de multoblaj modelversioj kaj faciligante modelajn ĝisdatigojn kaj malfunkciigon.
Por ilustri la uzadon de la funkcio "export_savedmodel", konsideru la sekvan ekzemplon. Supozu, ke ni trejnis konvolucian neŭralan reton (CNN) por bilda klasifiko uzante TensorFlow. Post trejnado, ni povas uzi la funkcion "export_savedmodel" por konservi la trejnitan modelon en la SavedModel-formato. Ĉi tio ebligas al ni poste ŝarĝi la modelon kaj fari antaŭdirojn pri novaj bildoj sen bezono de retrejnado.
Eksportante la modelon uzante la funkcion "export_savedmodel", ni povas facile disfaldi ĝin sur diversaj platformoj, kiel moveblaj aparatoj, retserviloj aŭ nubaj medioj. Ĉi tiu fleksebleco estas precipe valora dum deplojado de modeloj skale, ĉar ĝi ebligas senjuntan integriĝon kun malsamaj sistemoj kaj kadroj.
La funkcio "export_savedmodel" en TensorFlow estas esenca ilo por eksporti trejnitajn modelojn en la normigita SavedModel-formato. Ĝi simpligas la procezon de kunhavigo, deplojado kaj uzado de maŝinlernado-modeloj tra malsamaj platformoj kaj programlingvoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning