TensorFlow-ийн контекст дэх царцаасан график нь бүрэн бэлтгэгдсэн, дараа нь загварын архитектур болон бэлтгэгдсэн жинг агуулсан нэг файл болгон хадгалсан загварыг хэлнэ. Энэхүү царцаасан графикийг анхны загварын тодорхойлолт, сургалтын өгөгдөлд хандах шаардлагагүйгээр янз бүрийн платформ дээр ашиглах боломжтой. Загвар сургахаасаа илүү таамаглал гаргахад гол анхаарлаа хандуулдаг үйлдвэрлэлийн орчинд царцсан графикийг ашиглах нь маш чухал юм.
Хөлдөөсөн график ашиглах гол давуу талуудын нэг нь дүгнэлт гаргахад зориулж загварыг оновчтой болгох чадвар юм. Сургалтын үеэр TensorFlow нь буцаан тархалтын градиент тооцоо зэрэг дүгнэлт хийхэд шаардлагагүй олон төрлийн үйлдлүүдийг гүйцэтгэдэг. Графикийг царцааснаар эдгээр шаардлагагүй үйлдлүүдийг арилгаснаар илүү үр дүнтэй загвар бий болж, таамаглалыг илүү хурдан хийж, тооцооллын нөөц багатай болно.
Цаашилбал, графикийг царцаах нь байршуулах үйл явцыг хялбаршуулдаг. Хөлдөөсөн график нь загвар бүтэц, жинг хоёуланг нь нэг файлд багтаасан тул өөр өөр төхөөрөмж эсвэл платформ дээр түгээх, ашиглахад илүү хялбар байдаг. Энэ нь санах ой болон боловсруулах хүчин чадал хязгаарлагдмал хөдөлгөөнт төхөөрөмж эсвэл захын төхөөрөмж гэх мэт нөөц хязгаарлагдмал орчинд ашиглахад онцгой чухал юм.
Хөлдөөсөн график ашиглахын бас нэг гол давуу тал нь загварын тогтвортой байдлыг хангадаг явдал юм. Загварыг сургаж, хөлдөөсөний дараа ижил загвар нь ижил оролтоор үргэлж ижил гаралтыг гаргах болно. Энэхүү давтагдах чадвар нь эрүүл мэнд, санхүү зэрэг тогтвортой байдал чухал байдаг програмуудад зайлшгүй шаардлагатай.
TensorFlow дээр графикийг царцаахын тулд та ихэвчлэн TensorFlow API ашиглан загвараа сургаж эхэлдэг. Сургалт дууссаны дараа та загварын гүйцэтгэлд сэтгэл хангалуун байвал `tf.train.write_graph()` функцийг ашиглан загвараа царцсан график хэлбэрээр хадгалах боломжтой. Энэ функц нь загварын тооцооллын графикийг сургагдсан жингийн хамт авч, тэдгээрийг Protocol Buffers форматаар (`.pb` файл) нэг файлд хадгалдаг.
Графикийг царцаасны дараа та `tf.GraphDef` анги ашиглан дүгнэлт хийхийн тулд TensorFlow руу буцааж ачаалж болно. Энэ нь загварыг дахин сургах, сургалтын анхны өгөгдөлд хандах шаардлагагүйгээр оролтын өгөгдлийг загварт оруулах, таамаглал гаргах боломжийг олгоно.
TensorFlow-д царцсан график ашиглах нь загваруудыг оновчтой болгох, байршуулалтыг хялбарчлах, загварын уялдаа холбоог хангах, өөр өөр платформ болон орчинд давтагдах чадварыг бий болгоход зайлшгүй шаардлагатай. Графикийг хэрхэн царцаах, ашиг тусыг нь ашиглах талаар ойлгосноор хөгжүүлэгчид өөрсдийн машин сургалтын загваруудаа хялбарчилж, бодит хэрэглээний программуудад үр ашигтай, тууштай таамаглал дэвшүүлж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү