تابع "export_savedmodel" در TensorFlow ابزاری حیاتی برای صادرات مدل های آموزش دیده در قالبی است که به راحتی قابل استقرار و استفاده برای پیش بینی است. این تابع به کاربران اجازه می دهد تا مدل های TensorFlow خود را شامل معماری مدل و پارامترهای آموخته شده در قالبی استاندارد به نام SavedModel ذخیره کنند. فرمت SavedModel به گونه ای طراحی شده است که پلتفرم آگنوستیک باشد و می تواند در زبان ها و فریم ورک های برنامه نویسی مختلف مورد استفاده قرار گیرد و آن را بسیار همه کاره کرده است.
هنگام استفاده از تابع "export_savedmodel"، کاربر فهرستی را که SavedModel باید در آن ذخیره شود، به همراه شماره نسخه مدل مشخص می کند. دایرکتوری SavedModel شامل چندین فایل و زیرشاخه هایی است که در مجموع مدل کامل را نشان می دهند. این فایل ها شامل معماری مدل، وزن ها، متغیرها، دارایی ها و هر گونه اطلاعات اضافی مورد نیاز برای استنتاج مدل می باشد.
فرمت SavedModel چندین مزیت را ارائه می دهد. در مرحله اول، نمودار محاسباتی مدل را کپسوله می کند و امکان اشتراک گذاری و استقرار آسان مدل را فراهم می کند. این بدان معناست که SavedModel را می توان بدون نیاز به دسترسی به کد آموزشی اصلی توسط سایر برنامه های TensorFlow بارگذاری و استفاده کرد. علاوه بر این، فرمت SavedModel امکان نسخهسازی را فراهم میکند، مدیریت نسخههای چندگانه مدل را امکانپذیر میکند و بهروزرسانی و بازگشت مدل را تسهیل میکند.
برای نشان دادن استفاده از تابع "export_savedmodel"، مثال زیر را در نظر بگیرید. فرض کنید ما یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) را برای طبقه بندی تصاویر با استفاده از TensorFlow آموزش داده ایم. پس از آموزش، می توانیم از تابع "export_savedmodel" برای ذخیره مدل آموزش دیده در قالب SavedModel استفاده کنیم. این به ما امکان می دهد بعداً مدل را بارگذاری کنیم و بدون نیاز به آموزش مجدد روی تصاویر جدید پیش بینی کنیم.
با صادرات مدل با استفاده از تابع "export_savedmodel"، میتوانیم آن را به راحتی در پلتفرمهای مختلف مانند دستگاههای تلفن همراه، سرورهای وب یا محیطهای ابری مستقر کنیم. این انعطافپذیری به ویژه هنگام استقرار مدلها در مقیاس ارزشمند است، زیرا امکان یکپارچهسازی یکپارچه با سیستمها و چارچوبهای مختلف را فراهم میکند.
تابع "export_savedmodel" در TensorFlow یک ابزار حیاتی برای صادرات مدل های آموزش دیده در قالب استاندارد SavedModel است. این فرآیند به اشتراک گذاری، استقرار و استفاده از مدل های یادگیری ماشین را در پلتفرم ها و زبان های برنامه نویسی مختلف ساده می کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید