Функцыя "export_savedmodel" у TensorFlow з'яўляецца найважнейшым інструментам для экспарту падрыхтаваных мадэляў у фармат, які можна лёгка разгарнуць і выкарыстоўваць для стварэння прагнозаў. Гэтая функцыя дазваляе карыстальнікам захоўваць свае мадэлі TensorFlow, уключаючы як архітэктуру мадэлі, так і вывучаныя параметры, у стандартызаваным фармаце пад назвай SavedModel. Фармат SavedModel распрацаваны так, каб не залежаць ад платформы і можа выкарыстоўвацца ў розных мовах праграмавання і фрэймворках, што робіць яго вельмі ўніверсальным.
Пры выкарыстанні функцыі "export_savedmodel" карыстальнік вызначае каталог, у які павінна быць захавана SavedModel, разам з нумарам версіі мадэлі. Каталог SavedModel змяшчае некалькі файлаў і падкаталогаў, якія ў сукупнасці прадстаўляюць поўную мадэль. Гэтыя файлы ўключаюць у сябе архітэктуру мадэлі, вагі, зменныя, актывы і любую дадатковую інфармацыю, неабходную для вываду мадэлі.
Фармат SavedModel дае некалькі пераваг. Па-першае, ён інкапсулюе вылічальны графік мадэлі, што дазваляе лёгка абагульваць і разгортваць мадэль. Гэта азначае, што SavedModel можа загружацца і выкарыстоўвацца іншымі праграмамі TensorFlow, не патрабуючы доступу да зыходнага навучальнага кода. Акрамя таго, фармат SavedModel дазваляе ствараць версіі, дазваляючы кіраваць некалькімі версіямі мадэлі і палягчаючы абнаўленне і адкат мадэляў.
Каб праілюстраваць выкарыстанне функцыі "export_savedmodel", разгледзім наступны прыклад. Выкажам здагадку, што мы навучылі згортачную нейронавую сетку (CNN) для класіфікацыі малюнкаў з дапамогай TensorFlow. Пасля навучання мы можам выкарыстоўваць функцыю "export_savedmodel", каб захаваць падрыхтаваную мадэль у фармаце SavedModel. Гэта дазваляе нам пазней загружаць мадэль і рабіць прагнозы на новых малюнках без неабходнасці перанавучання.
Экспартуючы мадэль з дапамогай функцыі "export_savedmodel", мы можам лёгка разгарнуць яе на розных платформах, такіх як мабільныя прылады, вэб-серверы або воблачныя асяроддзя. Гэтая гібкасць асабліва каштоўная пры разгортванні мадэляў у маштабе, паколькі яна забяспечвае бясшвоўную інтэграцыю з рознымі сістэмамі і структурамі.
Функцыя «export_savedmodel» у TensorFlow з'яўляецца жыццёва важным інструментам для экспарту падрыхтаваных мадэляў у стандартызаваны фармат SavedModel. Гэта спрашчае працэс абмену, разгортвання і выкарыстання мадэляў машыннага навучання на розных платформах і мовах праграмавання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning