Ang function na "export_savedmodel" sa TensorFlow ay isang mahalagang tool para sa pag-export ng mga sinanay na modelo sa isang format na madaling i-deploy at magamit para sa paggawa ng mga hula. Binibigyang-daan ng function na ito ang mga user na i-save ang kanilang mga modelo ng TensorFlow, kabilang ang parehong arkitektura ng modelo at ang mga natutunang parameter, sa isang standardized na format na tinatawag na SavedModel. Ang SavedModel na format ay idinisenyo upang maging platform-agnostic at maaaring gamitin sa iba't ibang programming language at frameworks, na ginagawa itong lubos na maraming nalalaman.
Kapag ginagamit ang function na "export_savedmodel", tinutukoy ng user ang direktoryo kung saan dapat i-save ang SavedModel, kasama ang numero ng bersyon ng modelo. Ang direktoryo ng SavedModel ay naglalaman ng maraming file at subdirectory na sama-samang kumakatawan sa kumpletong modelo. Kasama sa mga file na ito ang arkitektura ng modelo, mga timbang, mga variable, mga asset, at anumang karagdagang impormasyon na kinakailangan para sa hinuha ng modelo.
Ang format na SavedModel ay nagbibigay ng ilang mga pakinabang. Una, ine-encapsulate nito ang computation graph ng modelo, na nagbibigay-daan sa madaling pagbabahagi at pag-deploy ng modelo. Nangangahulugan ito na ang SavedModel ay maaaring i-load at gamitin ng iba pang mga programa ng TensorFlow nang hindi nangangailangan ng access sa orihinal na code ng pagsasanay. Bilang karagdagan, ang SavedModel na format ay nagbibigay-daan para sa pag-bersyon, pagpapagana ng pamamahala ng maraming bersyon ng modelo at pagpapadali sa mga update at rollback ng modelo.
Upang ilarawan ang paggamit ng function na "export_savedmodel", isaalang-alang ang sumusunod na halimbawa. Ipagpalagay na nagsanay kami ng convolutional neural network (CNN) para sa pag-uuri ng imahe gamit ang TensorFlow. Pagkatapos ng pagsasanay, maaari naming gamitin ang function na "export_savedmodel" upang i-save ang sinanay na modelo sa format na SavedModel. Nagbibigay-daan ito sa amin na i-load sa ibang pagkakataon ang modelo at gumawa ng mga hula sa mga bagong larawan nang hindi nangangailangan ng muling pagsasanay.
Sa pamamagitan ng pag-export ng modelo gamit ang function na "export_savedmodel", madali naming ma-deploy ito sa iba't ibang platform, gaya ng mga mobile device, web server, o cloud environment. Ang flexibility na ito ay partikular na mahalaga kapag nagde-deploy ng mga modelo sa sukat, dahil nagbibigay-daan ito sa tuluy-tuloy na pagsasama sa iba't ibang system at frameworks.
Ang function na "export_savedmodel" sa TensorFlow ay isang mahalagang tool para sa pag-export ng mga sinanay na modelo sa standardized na SavedModel na format. Pinapasimple nito ang proseso ng pagbabahagi, pag-deploy, at paggamit ng mga modelo ng machine learning sa iba't ibang platform at programming language.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit