Daftar Isi:
Video: Apa langkah-langkah di TensorFlow?
2024 Pengarang: Stanley Ellington | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-16 00:18
Langkah-langkah: Dalam tensorflow satu Langkah dianggap sebagai jumlah zaman dikalikan dengan contoh dibagi dengan ukuran batch. Langkah = (Epoch * contoh)/batch size Misalnya epoch = 100, contoh = 1000 dan batch_size = 1000 Langkah = 100.
Demikian pula, ditanya, apa perbedaan antara langkah dan Max_steps?
Langkah : Jumlah Langkah yang untuk melatih model. Jika None, latih selamanya atau latih hingga input_fn menghasilkan file tf. max_steps : Jumlah total Langkah yang untuk melatih model. Jika None, latih selamanya atau latih hingga input_fn menghasilkan file tf.
bagaimana Anda menghitung langkah Epoch? Secara tradisional, langkah per zaman adalah dihitung sebagai train_length // batch_size, karena ini akan menggunakan semua titik data, satu ukuran batch bernilai pada satu waktu. Jika Anda menambah data, maka Anda dapat meregangkannya sedikit (terkadang saya mengalikan fungsi di atas dengan 2 atau 3 dst.
Darinya, apa itu Num_epochs?
jumlah_zaman - Jumlah maksimum kali program dapat mengulangi seluruh dataset dalam satu train(). Argumen ini mendefinisikan jumlah langkah (batch) maksimum yang dapat diproses dalam masa pakai objek LinearRegressor(). Mari apa artinya ini.
Bagaimana cara membuat model TensorFlow?
Buat model Anda
- Impor set data Fashion MNIST.
- Latih dan evaluasi model Anda.
- Tambahkan URI distribusi TensorFlow Serving sebagai sumber paket:
- Instal Penayangan TensorFlow.
- Mulai jalankan TensorFlow Serving.
- Buat permintaan REST.
Direkomendasikan:
Bagaimana Anda menginisialisasi variabel TensorFlow?
Untuk menginisialisasi variabel baru dari nilai variabel lain, gunakan properti initialized_value() variabel lain. Anda dapat menggunakan nilai yang diinisialisasi secara langsung sebagai nilai awal untuk variabel baru, atau Anda dapat menggunakannya sebagai tensor lain untuk menghitung nilai variabel baru
Bagaimana Anda menyimpan grafik TensorFlow?
TensorFlow menyimpan ke/memuat grafik dari file Simpan variabel model ke dalam file pos pemeriksaan (.ckpt) menggunakan tf. Simpan model ke a. pb dan muat kembali menggunakan tf. Muat dalam model dari a. Bekukan grafik untuk menyimpan grafik dan bobot bersama-sama (sumber) Gunakan as_graph_def() untuk menyimpan model, dan untuk bobot/variabel, petakan ke dalam konstanta (sumber)
Bagaimana Anda menyajikan model TensorFlow?
Untuk menyajikan model Tensorflow, cukup ekspor SavedModel dari program Tensorflow Anda. SavedModel adalah format serialisasi hermetis yang netral bahasa, dapat dipulihkan, yang memungkinkan sistem dan alat tingkat lebih tinggi untuk memproduksi, menggunakan, dan mengubah model TensorFlow
Apa itu file .PB TensorFlow?
Pb adalah singkatan dari protobuf. Di TensorFlow, file protbuf berisi definisi grafik serta bobot model. Dengan demikian, Anda hanya perlu file pb untuk dapat menjalankan model terlatih yang diberikan. Diberikan file pb, Anda dapat memuatnya sebagai berikut:
Bagaimana Anda menggunakan kembali variabel di TensorFlow?
Kata terakhir reuse berarti berbagi variabel yang sama antara objek yang berbeda. Jika Anda ingin berbagi variabel, kedua kalinya Anda merujuknya, Anda perlu secara eksplisit menentukan “reuse=True” dalam cakupan variabel dari variabel yang ingin Anda gunakan kembali, atau. atur cakupan variabel ke “reuse=tf.AUTO_REUSE”