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Vidéo: Comment enregistrer un graphique TensorFlow ?
2024 Auteur: Stanley Ellington | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 00:16
TensorFlow enregistrement/chargement d'un graphique à partir d'un fichier
- Enregistrez les variables du modèle dans un fichier de point de contrôle (.ckpt) à l'aide d'un fichier tf.
- Enregistrez un modèle dans un fichier. pb et rechargez-le en utilisant tf.
- Chargez un modèle à partir d'un fichier.
- Geler le graphique pour enregistrer le graphique et les poids ensemble (source)
- Utilisez as_graph_def() pour enregistrer le modèle, et pour les poids/variables, mappez-les en constantes (source)
À cet égard, comment enregistrer et restaurer un modèle TensorFlow ?
À enregistrer et restaurer vos variables, tout ce que vous avez à faire est d'appeler le fichier tf. former. Saver() à la fin de votre graphique. Cela créera 3 fichiers (data, index, meta) avec un suffixe de l'étape que vous enregistré ton maquette.
A côté de ci-dessus, qu'est-ce que Pbtxt ? pbtxt : Il contient un réseau de nœuds, chacun représentant une opération, connectés les uns aux autres en tant qu'entrées et sorties. Nous allons l'utiliser pour figer notre graphique. Vous pouvez ouvrir ce fichier et vérifier si certains nœuds sont manquants à des fins de débogage. Différence entre. fichiers méta et.
Compte tenu de cela, comment charger un graphique dans TensorFlow ?
TensorFlow enregistrement/chargement d'un graphique à partir d'un fichier
- Enregistrez les variables du modèle dans un fichier de point de contrôle (.ckpt) à l'aide d'un fichier tf.
- Enregistrez un modèle dans un fichier. pb et rechargez-le en utilisant tf.
- Chargez un modèle à partir d'un fichier.
- Geler le graphique pour enregistrer le graphique et les poids ensemble (source)
- Utilisez as_graph_def() pour enregistrer le modèle, et pour les poids/variables, mappez-les en constantes (source)
Qu'est-ce que le modèle TensorFlow ?
Introduction. TensorFlow Servir est un système de service flexible et performant pour l'apprentissage automatique des modèles , conçu pour les environnements de production. TensorFlow Le service facilite le déploiement de nouveaux algorithmes et expériences, tout en conservant la même architecture de serveur et les mêmes API.
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