ฟังก์ชัน "export_savedmodel" ใน TensorFlow เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการส่งออกโมเดลที่ฝึกแล้วในรูปแบบที่ปรับใช้และใช้ในการคาดคะเนได้ง่าย ฟังก์ชันนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถบันทึกโมเดล TensorFlow รวมถึงสถาปัตยกรรมโมเดลและพารามิเตอร์ที่เรียนรู้ในรูปแบบมาตรฐานที่เรียกว่า SavedModel รูปแบบ SavedModel ได้รับการออกแบบมาให้ไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์มและสามารถใช้ข้ามภาษาโปรแกรมและเฟรมเวิร์กต่างๆ ได้ ทำให้มีความหลากหลายสูง
เมื่อใช้ฟังก์ชัน "export_savedmodel" ผู้ใช้จะระบุไดเร็กทอรีที่ควรบันทึก SavedModel พร้อมกับหมายเลขเวอร์ชันของโมเดล ไดเร็กทอรี SavedModel ประกอบด้วยไฟล์และไดเร็กทอรีย่อยหลายไฟล์ที่รวมกันเป็นตัวแทนของโมเดลที่สมบูรณ์ ไฟล์เหล่านี้ประกอบด้วยสถาปัตยกรรมของโมเดล น้ำหนัก ตัวแปร สินทรัพย์ และข้อมูลเพิ่มเติมที่จำเป็นสำหรับการอนุมานโมเดล
รูปแบบ SavedModel มีข้อดีหลายประการ ประการแรก จะสรุปกราฟการคำนวณของแบบจำลอง ทำให้สามารถแชร์และปรับใช้แบบจำลองได้ง่าย ซึ่งหมายความว่า SavedModel สามารถโหลดและใช้งานโดยโปรแกรม TensorFlow อื่นๆ โดยไม่ต้องมีการเข้าถึงรหัสการฝึกอบรมดั้งเดิม นอกจากนี้ รูปแบบ SavedModel ช่วยให้สามารถกำหนดเวอร์ชันได้ ทำให้สามารถจัดการโมเดลได้หลายเวอร์ชัน และอำนวยความสะดวกในการอัปเดตโมเดลและการย้อนกลับ
เพื่ออธิบายการใช้ฟังก์ชัน "export_savedmodel" ให้พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้ สมมติว่าเราได้ฝึก convolutional neural network (CNN) สำหรับการจำแนกภาพโดยใช้ TensorFlow หลังการฝึกอบรม เราสามารถใช้ฟังก์ชัน "export_savedmodel" เพื่อบันทึกโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมในรูปแบบ SavedModel ซึ่งช่วยให้เราโหลดโมเดลในภายหลังและคาดการณ์ภาพใหม่ได้โดยไม่จำเป็นต้องฝึกใหม่
เราส่งออกโมเดลโดยใช้ฟังก์ชัน "export_savedmodel" ได้อย่างง่ายดายบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น อุปกรณ์พกพา เว็บเซิร์ฟเวอร์ หรือสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์ ความยืดหยุ่นนี้มีค่าอย่างยิ่งเมื่อปรับใช้โมเดลตามขนาด เนื่องจากช่วยให้สามารถผสานรวมกับระบบและเฟรมเวิร์กต่างๆ ได้อย่างราบรื่น
ฟังก์ชัน "export_savedmodel" ใน TensorFlow เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการส่งออกโมเดลที่ฝึกแล้วในรูปแบบ SavedModel ที่เป็นมาตรฐาน ช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการแชร์ ปรับใช้ และใช้งานโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในแพลตฟอร์มและภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning