Fonksiyona "export_savedmodel" di TensorFlow de amûrek girîng e ji bo hinardekirina modelên perwerdekirî bi rengek ku bi hêsanî were bicîh kirin û ji bo çêkirina pêşbîniyan were bikar anîn. Ev fonksiyon rê dide bikarhêneran ku modelên xwe yên TensorFlow, hem mîmariya modelê û hem jî pîvanên fêrbûyî, di nav formatek standardkirî de bi navê SavedModel hilînin. Forma SavedModel ji bo platform-agnostîk ve hatî sêwirandin û dikare di nav ziman û çarçoveyên bernamesaziyê yên cihêreng de were bikar anîn, û ew pir berfereh dike.
Dema ku fonksiyona "export_savedmodel" bikar tîne, bikarhêner pelrêça ku SavedModel lê divê were hilanîn, digel jimareya guhertoya modelê diyar dike. Di pelrêça SavedModel de gelek pel û jêrderhêner hene ku bi hev re modela tevahî temsîl dikin. Van pelan mîmariya modelê, giranî, guhêrbar, hebûn, û her agahdariya zêde ya ku ji bo encamdana modelê hewce dike dihewîne.
Forma SavedModel gelek avantajên peyda dike. Pêşîn, ew grafika hesabkirinê ya modelê vedihewîne, parvekirin û bicîhkirina modela hêsan dike. Ev tê vê wateyê ku SavedModel dikare ji hêla bernameyên din ên TensorFlow ve were barkirin û bikar anîn bêyî ku pêdivî bi koda perwerdehiya orjînal hebe. Wekî din, formata SavedModel destûrê dide guhertoyê, rêvekirina gelek guhertoyên modelê çalak dike û nûvekirin û vegerandina modelê hêsan dike.
Ji bo ronîkirina karanîna fonksiyona "export_savedmodel", mînaka jêrîn bifikirin. Bifikirin ku me ji bo dabeşkirina wêneyê bi karanîna TensorFlow torgilokek neuralî ya konvolutional (CNN) perwerde kiriye. Piştî perwerdehiyê, em dikarin fonksiyona "export_savedmodel" bikar bînin da ku modela perwerdekirî di forma SavedModel de hilînin. Ev rê dide me ku em paşê modelê bar bikin û bêyî hewcedariya ji nû ve perwerdekirinê li ser wêneyên nû pêşbîniyan bikin.
Bi hinardekirina modelê bi karanîna fonksiyona "export_savedmodel", em dikarin bi hêsanî wê li ser platformên cihêreng, wek cîhazên mobîl, pêşkêşkerên malperê, an jîngehên ewr bi cih bikin. Ev nermbûn bi taybetî dema ku modelên bi pîvan têne bicîh kirin bi qîmet e, ji ber ku ew bi pergal û çarçoweyên cihêreng re yekbûnek bêkêmasî pêk tîne.
Fonksiyona "export_savedmodel" di TensorFlow de amûrek girîng e ji bo hinardekirina modelên perwerdekirî di forma standardkirî SavedModel de. Ew pêvajoya parvekirin, bicihkirin û karanîna modelên fêrbûna makîneyê li ser platform û zimanên bernamenûs ên cihêreng hêsan dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin