Iesaldēta diagramma TensorFlow kontekstā attiecas uz modeli, kas ir pilnībā apmācīts un pēc tam saglabāts kā viens fails, kurā ir gan modeļa arhitektūra, gan apmācītie svari. Šo iesaldēto grafiku pēc tam var izmantot, lai izdarītu secinājumus dažādās platformās, neprasot sākotnējo modeļa definīciju vai piekļuvi apmācības datiem. Fiksēta grafika izmantošana ir ļoti svarīga ražošanas vidēs, kur galvenā uzmanība tiek pievērsta prognozēm, nevis modeļa apmācībai.
Viena no galvenajām iesaldētā grafika izmantošanas priekšrocībām ir iespēja optimizēt modeli secinājumu veikšanai. Apmācības laikā TensorFlow veic dažādas darbības, kas nav nepieciešamas secinājumu izdarīšanai, piemēram, gradienta aprēķinus atpakaļvairošanai. Iesaldējot grafiku, šīs nevajadzīgās darbības tiek noņemtas, kā rezultātā tiek iegūts efektīvāks modelis, kas var veikt prognozes ātrāk un ar mazākiem skaitļošanas resursiem.
Turklāt diagrammas iesaldēšana arī vienkāršo izvietošanas procesu. Tā kā iesaldētais grafiks satur gan modeļa arhitektūru, gan svarus vienā failā, to ir daudz vieglāk izplatīt un izmantot dažādās ierīcēs vai platformās. Tas ir īpaši svarīgi izvietošanai vidēs, kurās ir ierobežoti resursi, piemēram, mobilajās ierīcēs vai malas ierīcēs, kur atmiņa un apstrādes jauda ir ierobežota.
Vēl viena galvenā iesaldētā grafika izmantošanas priekšrocība ir tā, ka tā nodrošina modeļa konsekvenci. Kad modelis ir apmācīts un iesaldēts, tas pats modelis vienmēr radīs vienu un to pašu izvadi, izmantojot to pašu ievadi. Šī reproducējamība ir būtiska lietojumiem, kur konsekvence ir kritiska, piemēram, veselības aprūpē vai finansēs.
Lai iesaldētu grafiku programmā TensorFlow, parasti sāciet ar modeļa apmācību, izmantojot TensorFlow API. Kad apmācība ir pabeigta un esat apmierināts ar modeļa veiktspēju, varat saglabāt modeli kā fiksētu grafiku, izmantojot funkciju "tf.train.write_graph()". Šī funkcija ņem modeļa aprēķinu grafiku kopā ar apmācītajiem svariem un saglabā tos vienā failā protokola buferu formātā (.pb fails).
Pēc grafika iesaldēšanas varat to ielādēt atpakaļ TensorFlow, lai izdarītu secinājumus, izmantojot klasi "tf.GraphDef". Tas ļauj ievadīt modelī ievades datus un iegūt prognozes bez nepieciešamības atkārtoti apmācīt modeli vai piekļūt sākotnējiem apmācības datiem.
Fiksēta grafika izmantošana programmā TensorFlow ir būtiska, lai optimizētu modeļus secinājumiem, vienkāršotu izvietošanu, nodrošinātu modeļa konsekvenci un nodrošinātu reproducējamību dažādās platformās un vidēs. Izprotot, kā iesaldēt grafiku un izmantot tā priekšrocības, izstrādātāji var racionalizēt savu mašīnmācīšanās modeļu izvietošanu un nodrošināt efektīvas un konsekventas prognozes reālās pasaules lietojumprogrammās.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals