یک نمودار ثابت در زمینه TensorFlow به مدلی اشاره دارد که به طور کامل آموزش داده شده و سپس به عنوان یک فایل واحد ذخیره شده است که هم معماری مدل و هم وزن های آموزش دیده را در بر می گیرد. سپس این نمودار منجمد می تواند برای استنتاج بر روی پلتفرم های مختلف بدون نیاز به تعریف مدل اصلی یا دسترسی به داده های آموزشی مستقر شود. استفاده از نمودار منجمد در محیط های تولیدی که تمرکز بر پیش بینی ها به جای آموزش مدل است، بسیار مهم است.
یکی از مزایای اصلی استفاده از نمودار منجمد، توانایی بهینه سازی مدل برای استنتاج است. در حین آموزش، TensorFlow عملیات مختلفی را انجام می دهد که برای استنتاج ضروری نیستند، مانند محاسبات گرادیان برای انتشار پس زمینه. با منجمد کردن نمودار، این عملیات غیر ضروری حذف میشوند و در نتیجه مدل کارآمدتری ایجاد میشود که میتواند پیشبینیها را سریعتر و با منابع محاسباتی کمتر انجام دهد.
علاوه بر این، منجمد کردن نمودار نیز فرآیند استقرار را ساده می کند. از آنجایی که نمودار منجمد شامل معماری مدل و وزن در یک فایل واحد است، توزیع و استفاده در دستگاهها یا پلتفرمهای مختلف بسیار آسانتر است. این امر به ویژه برای استقرار در محیطهای محدود به منابع مانند دستگاههای تلفن همراه یا دستگاههای لبهای که حافظه و قدرت پردازش محدود است، مهم است.
یکی دیگر از مزایای کلیدی استفاده از نمودار منجمد این است که ثبات مدل را تضمین می کند. هنگامی که یک مدل آموزش داده شد و منجمد شد، همان مدل همیشه همان خروجی را با همان ورودی تولید می کند. این تکرارپذیری برای کاربردهایی که سازگاری حیاتی است، مانند مراقبت های بهداشتی یا مالی، ضروری است.
برای ثابت کردن یک نمودار در TensorFlow، معمولاً با آموزش مدل خود با استفاده از TensorFlow API شروع میکنید. هنگامی که آموزش کامل شد و از عملکرد مدل راضی بودید، سپس می توانید مدل را به عنوان یک نمودار ثابت با استفاده از تابع ()tf.train.write_graph ذخیره کنید. این تابع نمودار محاسباتی مدل را به همراه وزن های آموزش دیده می گیرد و آنها را در یک فایل با فرمت Protocol Buffers (فایل `.pb`) ذخیره می کند.
پس از انجماد نمودار، سپس می توانید آن را برای استنتاج با استفاده از کلاس «tf.GraphDef» در TensorFlow بارگذاری کنید. این به شما امکان می دهد تا داده های ورودی را به مدل وارد کنید و بدون نیاز به آموزش مجدد مدل یا دسترسی به داده های آموزشی اصلی، پیش بینی ها را بدست آورید.
استفاده از نمودار ثابت در TensorFlow برای بهینه سازی مدل ها برای استنتاج، ساده سازی استقرار، اطمینان از سازگاری مدل، و امکان تکرارپذیری در پلتفرم ها و محیط های مختلف ضروری است. با درک چگونگی ثابت کردن نمودار و استفاده از مزایای آن، توسعهدهندگان میتوانند استقرار مدلهای یادگیری ماشین خود را سادهسازی کنند و پیشبینیهای کارآمد و ثابتی را در برنامههای کاربردی دنیای واقعی ارائه دهند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید