Sisällysluettelo:
Video: Kuinka palvelet TensorFlow-mallia?
2024 Kirjoittaja: Stanley Ellington | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-16 00:16
Jotta palvelevat Tensorflow-mallia , vie vain SavedModel tietokoneestasi Tensorflow ohjelmoida. SavedModel on kielineutraali, palautettavissa oleva hermeettinen serialisointimuoto, jonka avulla korkeamman tason järjestelmiä ja työkaluja voidaan tuottaa, kuluttaa ja muuttaa. TensorFlow mallit.
Näin ollen, kuinka käytän TensorFlow-mallia?
Nämä ovat vaiheet, joita aiomme tehdä:
- Tee esimerkkinä typerä malli, kouluta ja varastoi se.
- Hae tarvitsemasi muuttujat tallennetusta mallistasi.
- Rakenna tensoritiedot niistä.
- Luo mallin allekirjoitus.
- Luo ja tallenna mallinrakennus.
- Lataa Docker-kuva, jossa on jo käännetty TensorFlow-palvelu.
Lisäksi mitä TensorFlow palvelee? TensorFlow-palvelu on joustava, korkean suorituskyvyn tarjoilu koneoppimismallien järjestelmä, joka on suunniteltu tuotantoympäristöihin. TensorFlow-palvelu tarjoaa valmiin integroinnin TensorFlow mallit, mutta ne voidaan helposti laajentaa palvella muun tyyppisiä malleja ja tietoja.
Miten TensorFlow-palvelu toimii tässä suhteessa?
TensorFlow-palvelu antaa meille mahdollisuuden valita, mitä mallin tai "palvelettavan" version haluamme käyttää, kun teemme johtopäätöspyyntöjä. Jokainen versio viedään eri alihakemistoon annetun polun alla.
Mikä on mallipalvelin?
Mallipalvelin Apache MXNet (MMS) on avoimen lähdekoodin komponentti, joka on suunniteltu yksinkertaistamaan syväoppimisen käyttöönottoa. mallit mittakaavassa johtamista varten. Käyttöönotto mallit sillä päättely ei ole vähäpätöinen tehtävä.
Suositeltava:
Kuinka alustat TensorFlow-muuttujan?
Jos haluat alustaa uuden muuttujan toisen muuttujan arvosta, käytä toisen muuttujan inicialoitu_arvo() -ominaisuutta. Voit käyttää alustusarvoa suoraan uuden muuttujan alkuarvona tai käyttää sitä muuna tensorina uuden muuttujan arvon laskemiseksi
Kuinka tallennat TensorFlow-kaavion?
TensorFlow:n tallennus tiedostoon/kuvaajan lataaminen tiedostosta Tallenna mallin muuttujat tarkistuspistetiedostoon (. ckpt) tf:n avulla. Tallenna malli kohtaan a. pb-tiedosto ja lataa se takaisin käyttämällä tf. Lataa malli osoitteesta a. Pysäytä kaavio tallentaaksesi kaavion ja painot yhdessä (lähde) Käytä as_graph_def() tallentaaksesi mallin, ja painot/muuttujat kuvaavat ne vakioiksi (lähde)
Kuinka saan selville, kuinka vanha sakosäiliöni on?
Toinen tapa määrittää saostusjärjestelmän4m ikä on tarkistaa kopio rakennusluvasta ja käyttötodistuksesta. Ne osoittavat, milloin järjestelmä on asennettu. Jos nämä asiakirjat katoavat tai ne ovat kadonneet, terveysministeriön tulee säilyttää ne arkistossa ja niistä voi saada kopiot
Kuinka käytät muuttujia uudelleen TensorFlow'ssa?
Loppusanat uudelleenkäyttö tarkoittaa saman muuttujan jakamista eri objektien välillä. Jos haluat jakaa muuttujan, kun viittaat siihen toisen kerran, sinun on määritettävä uudelleenkäytettävän muuttujan muuttujan laajuuteen nimenomaisesti "reuse=True" tai. aseta muuttujan laajuudeksi "reuse=tf.AUTO_REUSE"
Kuinka näytät TensorFlow-kaavion?
Nähdäksesi oman kaaviosi, suorita TensorBoard osoittaen sen työn lokihakemistoon, napsauta kaavion välilehteä yläruudussa ja valitse sopiva ajo vasemman yläkulman valikosta