Feydeya karanîna forma hilanînê ya modela TensorFlow ji bo bicîhkirinê çi ye?
Forma hilanîna modela TensorFlow ji bo bicîhkirina di warê îstîxbarata hunerî de gelek feydeyan peyda dike. Bi karanîna vê formatê, pêşdebiran dikarin bi hêsanî modelên perwerdekirî hilînin û bar bikin, ku rê dide yekbûna bêkêmasî di hawîrdorên hilberînê de. Ev format, ku pir caran wekî "SavedModel" tê binav kirin, gelek avantajên ku beşdarî karîgerî û bikêrhatina bicîhkirina TensorFlow-ê dike pêşkêşî dike.
Pêvajoya hinardekirina modelek TensorFlow ji bo karanîna pêşerojê çi ye?
Pêvajoya hinardekirina modelek TensorFlow ji bo karanîna pêşerojê çend gavan vedihewîne ku piştrast dike ku model bi hêsanî di sepanên cihêreng de were bicîh kirin û bikar anîn. TensorFlow çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniyek vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin, ku ji ber nermbûn û mezinbûna xwe navdar e. Hinardekirina modelek TensorFlow rê dide veguheztinê û dihêle ku model bibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Pîvana Keras bi texmînker, Nirxandina îmtîhanê
Fonksiyona "export_savedmodel" di TensorFlow de çi dike?
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 ku jê re SavedModel tê gotin hilînin. Forma SavedModel e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server, Nirxandina îmtîhanê