Замарожаны графік у кантэксце TensorFlow адносіцца да мадэлі, якая была цалкам падрыхтавана і затым захавана ў выглядзе аднаго файла, які змяшчае як архітэктуру мадэлі, так і навучаныя вагі. Затым гэты замарожаны графік можа быць разгорнуты для вываду на розных платформах без неабходнасці арыгінальнага вызначэння мадэлі або доступу да навучальных даных. Выкарыстанне замарожанага графіка мае вырашальнае значэнне ў вытворчых асяроддзях, дзе ўпор робіцца на прагназаванне, а не на навучанне мадэлі.
Адной з галоўных пераваг выкарыстання замарожанага графіка з'яўляецца магчымасць аптымізаваць мадэль для вываду. Падчас навучання TensorFlow выконвае розныя аперацыі, якія не з'яўляюцца неабходнымі для высновы, напрыклад, разлікі градыенту для зваротнага распаўсюджвання. Пры прыпыненні графіка гэтыя непатрэбныя аперацыі выдаляюцца, што прыводзіць да больш эфектыўнай мадэлі, якая можа рабіць прагнозы хутчэй і з меншымі вылічальнымі рэсурсамі.
Акрамя таго, замарожванне графіка таксама спрашчае працэс разгортвання. Паколькі замарожаны графік змяшчае як архітэктуру мадэлі, так і вагавыя паказчыкі ў адным файле, яго нашмат лягчэй распаўсюджваць і выкарыстоўваць на розных прыладах і платформах. Гэта асабліва важна для разгортвання ў асяроддзях з абмежаванымі рэсурсамі, такіх як мабільныя прылады або краявыя прылады, дзе абмежаваная памяць і вылічальная магутнасць.
Яшчэ адна ключавая перавага выкарыстання замарожанага графіка заключаецца ў тым, што ён забяспечвае ўзгодненасць мадэлі. Пасля таго, як мадэль была навучана і замарожана, тая ж мадэль заўсёды будзе вырабляць аднолькавы вынік пры аднолькавым ўваходзе. Гэтая ўзнаўляльнасць важная для прыкладанняў, дзе паслядоўнасць мае вырашальнае значэнне, напрыклад, у ахове здароўя або фінансах.
Каб замарозіць графік у TensorFlow, вы звычайна пачынаеце з навучання вашай мадэлі з дапамогай API TensorFlow. Калі навучанне завершана і вы задаволены прадукцыйнасцю мадэлі, вы можаце захаваць мадэль як замарожаны графік з дапамогай функцыі `tf.train.write_graph()`. Гэтая функцыя бярэ вылічальны графік мадэлі разам з падрыхтаванымі вагамі і захоўвае іх у адзін файл у фармаце буфераў пратаколаў (файл `.pb`).
Пасля замарожвання графіка вы можаце загрузіць яго назад у TensorFlow для вываду з дапамогай класа `tf.GraphDef`. Гэта дазваляе ўводзіць ўваходныя даныя ў мадэль і атрымліваць прагнозы без перанавучання мадэлі або доступу да зыходных даных навучання.
Выкарыстанне замарожанага графіка ў TensorFlow вельмі важна для аптымізацыі мадэляў для вываду, спрашчэння разгортвання, забеспячэння ўзгодненасці мадэлі і забеспячэння ўзнаўляльнасці на розных платформах і асяроддзях. Разумеючы, як замарозіць графік і выкарыстоўваць яго перавагі, распрацоўшчыкі могуць аптымізаваць разгортванне сваіх мадэляў машыннага навучання і забяспечваць эфектыўныя і паслядоўныя прагнозы ў рэальных праграмах.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals