Turinys:
Video: Kaip aptarnaujate TensorFlow modelį?
2024 Autorius: Stanley Ellington | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-16 00:20
Tam, kad aptarnauti Tensorflow modelį , tiesiog eksportuokite SavedModel iš savo Tensorflow programa. SavedModel yra kalbai neutralus, atkuriamas, hermetiškas serializacijos formatas, leidžiantis aukštesnio lygio sistemoms ir įrankiams gaminti, vartoti ir transformuoti. TensorFlow modeliai.
Atitinkamai, kaip paleisti TensorFlow modelį?
Štai žingsniai, kuriuos ketiname atlikti:
- Kaip pavyzdį sukurkite kvailą modelį, išmokykite ir saugokite.
- Gaukite reikiamus kintamuosius iš saugomo modelio.
- Iš jų sukurkite tenzoriaus informaciją.
- Sukurkite modelio parašą.
- Sukurkite ir išsaugokite modelių kūrėją.
- Atsisiųskite „Docker“vaizdą su „TensorFlow“paslauga, kuri jau yra sudaryta.
Be to, ką aptarnauja „TensorFlow“? TensorFlow aptarnavimas yra lankstus, didelio našumo patiekimas mašininio mokymosi modelių sistema, sukurta gamybinėms aplinkoms. TensorFlow aptarnavimas suteikia tiesioginę integraciją su TensorFlow modelių, tačiau juos galima lengvai išplėsti tarnauti kitų tipų modeliai ir duomenys.
Kalbant apie tai, kaip veikia „TensorFlow“paslauga?
TensorFlow aptarnavimas leidžia pasirinkti, kurią modelio versiją arba „pateikiamą“naudoti, kai pateikiame išvadų užklausas. Kiekviena versija bus eksportuota į kitą pakatalogį nurodytu keliu.
Kas yra modelio serveris?
Modelio serveris Apache MXNet (MMS) yra atvirojo kodo komponentas, skirtas supaprastinti gilaus mokymosi diegimo užduotį modeliai išvadoms daryti masteliu. Diegimas modeliai nes daryti išvadas nėra nereikšminga užduotis.
Rekomenduojamas:
Kaip rasti palūkanų išlaidų modelį?
Modeliuoja būsimas palūkanų išlaidas kaip vidutines skolos išlaidas, padaugintas iš vidutinės skolos sumos balanse kiekvienais metais. Paprastai tai apskaičiuojama taip: (pradinis skolos likutis + pabaigos skolos likutis) ÷ 2
Kaip inicijuoti „TensorFlow“kintamąjį?
Norėdami inicijuoti naują kintamąjį iš kito kintamojo reikšmės, naudokite kito kintamojo ypatybę inicializuota_vertė(). Pradinę reikšmę galite naudoti tiesiogiai kaip pradinę naujo kintamojo reikšmę arba galite naudoti ją kaip bet kurį kitą tenzorių, kad apskaičiuotumėte naujo kintamojo reikšmę
Kaip išsaugoti TensorFlow grafiką?
TensorFlow įrašymas į failą / grafiko įkėlimas iš failo Išsaugokite modelio kintamuosius į kontrolinio taško failą (. ckpt) naudodami tf. Išsaugokite modelį į a. pb failą ir vėl įkelkite jį naudodami tf. Įkelti modelį iš a. Užfiksuokite grafiką, kad išsaugotumėte grafiką ir svorius kartu (šaltinis) Naudokite as_graph_def(), kad išsaugotumėte modelį, o svoriams / kintamiesiems susiekite juos į konstantas (šaltinis)
Kaip pasirinkti geriausią kelių regresijos modelį?
Renkantis linijinį modelį, reikia atsižvelgti į šiuos veiksnius: palyginkite tik to paties duomenų rinkinio linijinius modelius. Raskite modelį su aukštu sureguliuotu R2. Įsitikinkite, kad šio modelio likučiai yra tolygiai paskirstyti apie nulį. Įsitikinkite, kad šio modelio klaidos yra nedidelio pralaidumo ribose
Kaip sukurti pajėgumų planavimo modelį?
Kaip sukurti veiksmingą pajėgumų planavimo procesą Pasirinkite tinkamą pajėgumų planavimo proceso savininką. Nustatykite pagrindinius išteklius, kuriuos reikia išmatuoti. Išmatuokite išteklių panaudojimą arba našumą. Palyginkite panaudojimą su maksimaliais pajėgumais. Surinkite darbo krūvio prognozes iš kūrėjų ir vartotojų. Darbo krūvio prognozes paverskite IT išteklių reikalavimais