TensorFlow-ийн загвар хадгалах форматыг ашиглах нь ямар ашигтай вэ?
TensorFlow-ийн загвар хадгалах формат нь хиймэл оюун ухааны салбарт ашиглахад хэд хэдэн давуу талыг өгдөг. Энэхүү форматыг ашигласнаар хөгжүүлэгчид бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан хадгалж, ачаалж, үйлдвэрлэлийн орчинд саадгүй нэгтгэх боломжийг олгодог. Ихэнхдээ "Хадгалсан загвар" гэж нэрлэгддэг энэхүү формат нь TensorFlow-ийг ашиглах үр ашиг, үр дүнтэй байдалд хувь нэмэр оруулдаг олон давуу талыг санал болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow өндөр түвшний API, Загвараа бүтээх, сайжруулах, Шалгалтын тойм
Ирээдүйд ашиглахын тулд TensorFlow загварыг экспортлох үйл явц юу вэ?
Ирээдүйд ашиглах TensorFlow загварыг экспортлох үйл явц нь уг загварыг янз бүрийн хэрэглээнд хялбархан байрлуулж, ашиглах боломжийг баталгаажуулах хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. TensorFlow нь Google-ийн боловсруулсан, уян хатан, өргөтгөх боломжтой гэдгээрээ алдартай нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. TensorFlow загварыг экспортлох нь зөөвөрлөх боломжийг олгож, загварыг ашиглах боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Керасыг тооцоологчидтой хамт өргөжүүлэх, Шалгалтын тойм
"export_savedmodel" функц нь TensorFlow дээр юу хийдэг вэ?
TensorFlow дахь "export_savedmodel" функц нь бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан байрлуулж, таамаглал гаргахад ашиглаж болох форматаар экспортлох чухал хэрэгсэл юм. Энэ функц нь хэрэглэгчдэд загвар архитектур болон сурсан параметрүүдийг багтаасан TensorFlow загвараа SavedModel хэмээх стандартчилсан форматаар хадгалах боломжийг олгодог. SavedModel формат нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм