Hur sparar man en TensorFlow-graf?

2025 Författare: Stanley Ellington | [email protected]. Senast ändrad: 2025-01-22 16:14

TensorFlow sparar i/laddar in en graf från en fil

1. Spara modellens variabler i en kontrollpunktsfil (. ckpt) med hjälp av en tf.
2. Spara en modell i en. pb-fil och ladda tillbaka den med tf.
3. Ladda in en modell från en.
4. Frys grafen för att spara grafen och vikterna tillsammans (källa)
5. Använd as_graph_def() för att spara modellen, och för vikter/variabler, mappa dem till konstanter (källa)

I detta avseende, hur sparar och återställer jag en TensorFlow-modell?

Till spara och återställa dina variabler, allt du behöver göra är att anropa tf. tåg. Saver() i slutet av din graf. Detta kommer att skapa 3 filer (data, index, meta) med ett suffix av steget du sparat din modell.

Förutom ovan, vad är Pbtxt? pbtxt : Detta innehåller ett nätverk av noder, som var och en representerar en operation, kopplade till varandra som in- och utgångar. Vi kommer att använda den för att frysa vår graf. Du kan öppna den här filen och kontrollera om några noder saknas i felsökningssyfte. Skillnad mellan. metafiler och.

Med tanke på detta, hur laddar man en graf i TensorFlow?

TensorFlow sparar i/laddar in en graf från en fil

1. Spara modellens variabler i en kontrollpunktsfil (. ckpt) med hjälp av en tf.
2. Spara en modell i en. pb-fil och ladda tillbaka den med tf.
3. Ladda in en modell från en.
4. Frys grafen för att spara grafen och vikterna tillsammans (källa)
5. Använd as_graph_def() för att spara modellen, och för vikter/variabler, mappa dem till konstanter (källa)

Vad är TensorFlow-modellen?

Introduktion. TensorFlow Serving är ett flexibelt, högpresterande serveringssystem för maskininlärning modeller , designad för produktionsmiljöer. TensorFlow Servering gör det enkelt att distribuera nya algoritmer och experiment, samtidigt som serverarkitekturen och API:erna behålls.