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Video: Wie speichert man ein TensorFlow-Diagramm?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 00:12
TensorFlow Speichern in/Laden eines Diagramms aus einer Datei
- Speichern Sie die Variablen des Modells in einer Prüfpunktdatei (.ckpt) mit einem tf.
- Speichern Sie ein Modell in einer. pb-Datei und laden Sie sie mit tf wieder ein.
- Laden Sie ein Modell aus einer.
- Frieren Sie das Diagramm ein, um das Diagramm und die Gewichte zusammen zu speichern (Quelle)
- Verwenden Sie as_graph_def(), um das Modell zu speichern, und ordnen Sie Gewichte/Variablen in Konstanten zu (Quelle)
Wie kann ich in diesem Zusammenhang ein TensorFlow-Modell speichern und wiederherstellen?
Zu speichern und wiederherstellen Ihre Variablen müssen Sie nur die tf aufrufen. Bahn. Saver() am Ende Ihres Diagramms. Dadurch werden 3 Dateien (data, index, meta) mit einem Suffix des Schrittes erstellt, den Sie Gerettet Ihre Modell.
Was ist außerdem Pbtxt? pbtxt : Dies enthält ein Netzwerk von Knoten, die jeweils eine Operation repräsentieren, die als Ein- und Ausgänge miteinander verbunden sind. Wir werden es zum Einfrieren unseres Graphen verwenden. Sie können diese Datei öffnen und überprüfen, ob einige Knoten zu Debugging-Zwecken fehlen. Unterschied zwischen. Meta-Dateien und.
Wie lädt man in Anbetracht dessen ein Diagramm in TensorFlow?
TensorFlow Speichern in/Laden eines Diagramms aus einer Datei
- Speichern Sie die Variablen des Modells in einer Prüfpunktdatei (.ckpt) mit einem tf.
- Speichern Sie ein Modell in einer. pb-Datei und laden Sie sie mit tf wieder ein.
- Laden Sie ein Modell aus einer.
- Frieren Sie das Diagramm ein, um das Diagramm und die Gewichte zusammen zu speichern (Quelle)
- Verwenden Sie as_graph_def(), um das Modell zu speichern, und ordnen Sie Gewichte/Variablen in Konstanten zu (Quelle)
Was ist das TensorFlow-Modell?
Einführung. TensorFlow Serving ist ein flexibles, leistungsstarkes Serving-System für maschinelles Lernen Modelle , für Produktionsumgebungen entwickelt. TensorFlow Serving macht es einfach, neue Algorithmen und Experimente bereitzustellen, während die gleiche Serverarchitektur und APIs beibehalten werden.
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