Daftar Isi:

Bagaimana Anda menyimpan grafik TensorFlow?
Bagaimana Anda menyimpan grafik TensorFlow?

Video: Bagaimana Anda menyimpan grafik TensorFlow?

Video: Bagaimana Anda menyimpan grafik TensorFlow?
Video: Saving and Loading Models (Coding TensorFlow) 2024, Mungkin
Anonim

TensorFlow menyimpan ke/memuat grafik dari file

  1. Simpan variabel model ke dalam file pos pemeriksaan (.ckpt) menggunakan tf.
  2. Simpan model ke dalam. pb file dan memuatnya kembali menggunakan tf.
  3. Muat dalam model dari.
  4. Bekukan grafik untuk menyimpan grafik dan bobot bersama-sama (sumber)
  5. Gunakan as_graph_def() untuk menyimpan model, dan untuk bobot/variabel, petakan ke dalam konstanta (sumber)

Dalam hal ini, bagaimana cara menyimpan dan memulihkan model TensorFlow?

Ke simpan dan pulihkan variabel Anda, yang perlu Anda lakukan hanyalah memanggil tf. kereta. Saver() di akhir grafik Anda. Ini akan membuat 3 file (data, index, meta) dengan akhiran langkah Anda diselamatkan milikmu model.

Selain di atas, apa itu Pbtxt? pbtxt : Ini memegang jaringan node, masing-masing mewakili satu operasi, terhubung satu sama lain sebagai input dan output. Kami akan menggunakannya untuk membekukan grafik kami. Anda dapat membuka file ini dan memeriksa apakah beberapa node hilang untuk tujuan debugging. Perbedaan antara. file meta dan.

Mempertimbangkan ini, bagaimana Anda memuat grafik di TensorFlow?

TensorFlow menyimpan ke/memuat grafik dari file

  1. Simpan variabel model ke dalam file pos pemeriksaan (.ckpt) menggunakan tf.
  2. Simpan model ke dalam. pb file dan memuatnya kembali menggunakan tf.
  3. Muat dalam model dari.
  4. Bekukan grafik untuk menyimpan grafik dan bobot bersama-sama (sumber)
  5. Gunakan as_graph_def() untuk menyimpan model, dan untuk bobot/variabel, petakan ke dalam konstanta (sumber)

Apa itu model TensorFlow?

Pengantar. TensorFlow Penyajian adalah sistem penyajian yang fleksibel dan berkinerja tinggi untuk pembelajaran mesin model , dirancang untuk lingkungan produksi. TensorFlow Penayangan memudahkan penerapan algoritme dan eksperimen baru, sekaligus mempertahankan arsitektur server dan API yang sama.

Direkomendasikan: