2025 Autorius: Stanley Ellington | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2025-01-22 16:05
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 pakartotinai naudojate „TensorFlow“kintamuosius?
Galutiniai žodžiai pakartotinis naudojimas reiškia dalijimąsi tuo pačiu kintamuoju tarp skirtingų objektų. Jei norite bendrinti kintamąjį, antrą kartą tuo remdamiesi kintamojo, kurį norite pakartotinai naudoti, kintamojo apimtyje turite aiškiai nurodyti „reuse=True“arba. nustatykite kintamojo apimtį į „reuse=tf.AUTO_REUSE“
Kaip parodyti TensorFlow grafiką?
Norėdami pamatyti savo diagramą, paleiskite TensorBoard, nukreipdami ją į darbo žurnalo katalogą, spustelėkite grafiko skirtuką viršutinėje srityje ir pasirinkite atitinkamą paleidimą naudodami meniu viršutiniame kairiajame kampe