Sisällysluettelo:
2025 Kirjoittaja: Stanley Ellington | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2025-01-22 15:58
pb tarkoittaa protobufia. Sisään TensorFlow , protbuf tiedosto sisältää graafin määritelmän sekä mallin painot. Siten a pb tiedosto on kaikki mitä tarvitset voidaksesi ajaa tiettyä koulutettua mallia. Koska a pb tiedosto , voit ladata sen seuraavasti.
Vastaavasti kysytään, mikä on. PB-tiedosto?
The PB tiedosto laajennus on data tiedosto Corel WordPerfect -ohjelmistoon liittyvässä muodossa. PB tiedostot ja WordPerfect ovat Corel Corporationin kehittämiä. Nämä tiedostot sisältävät haku- ja hakemistotietoja WordPerfect-asiakirjoihin viittaamista varten, ja niitä käytetään asiakirjojen nopeaan hakuun tai varmuuskopiointiin.
Lisäksi, kuinka voin tallentaa ja palauttaa TensorFlow-mallin? Vastaanottaja tallentaa ja palauttaa muuttujat, sinun tarvitsee vain kutsua tf. kouluttaa. Saver() kaavion lopussa. Tämä luo 3 tiedostoa (data, indeksi, meta), joiden pääte on vaihe sinä tallennettu sinun malli -.
kuinka tuon. PB-tiedoston TensorFlow'hun?
readme.md
- Lataa pb-tiedosto tensorflow-sovellukseen kaaviona.
- Käytä ladattua kuvaajaa oletuskaaviona.
- Luo tf-tietueita (jokin binääritietomuoto)
- Tallenna ladattu kaavio tensorboardiin ja visualisoi se.
- Tee johtopäätös ladatulla kaaviolla.
- Syötä kuvatiedot ennakoivaan malliin.
- Syötä tiedot tf-tietueista ennustavaan malliin.
Mikä on Protobuf TensorFlow?
Tämä protobuf tiedosto sisältää kaiken tarvittavan a tensorflow kaavio. Voit ladata tiedoston graph_protobuf. pbtxt hakeaksesi ohjelman. Tämän tiedoston sisäosien muuttaminen on analogista uuden kuvaajaohjelman ohjelmoinnin kanssa.
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 palvelet TensorFlow-mallia?
Jos haluat palvella Tensorflow-mallia, vie vain SavedModel Tensorflow-ohjelmastasi. SavedModel on kielineutraali, palautettavissa oleva hermeettinen serialisointimuoto, jonka avulla korkeamman tason järjestelmät ja työkalut voivat tuottaa, kuluttaa ja muuttaa TensorFlow-malleja
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"
Mitä ovat TensorFlow'n vaiheet?
Vaiheet: Tensorflow:ssa yhtä vaihetta pidetään aikakausien lukumääränä kerrottuna esimerkeillä jaettuna erän koolla. vaiheet = (epoch * esimerkit)/erän koko Esimerkiksi epoch = 100, esimerkit = 1000 ja erän_koko = 1000 vaihetta = 100