সুচিপত্র:

আপনি কিভাবে একটি TensorFlow গ্রাফ সংরক্ষণ করবেন?
আপনি কিভাবে একটি TensorFlow গ্রাফ সংরক্ষণ করবেন?

ভিডিও: আপনি কিভাবে একটি TensorFlow গ্রাফ সংরক্ষণ করবেন?

ভিডিও: আপনি কিভাবে একটি TensorFlow গ্রাফ সংরক্ষণ করবেন?
ভিডিও: সংরক্ষণ এবং লোডিং মডেল (কোডিং টেনসরফ্লো) 2024, নভেম্বর
Anonim

TensorFlow একটি ফাইল থেকে একটি গ্রাফে সংরক্ষণ/লোড হচ্ছে

  1. মডেলের ভেরিয়েবলগুলিকে একটি টিএফ ব্যবহার করে একটি চেকপয়েন্ট ফাইলে (. ckpt) সংরক্ষণ করুন।
  2. একটি মডেল সংরক্ষণ করুন. pb ফাইলটি টিএফ ব্যবহার করে আবার লোড করুন।
  3. একটি থেকে একটি মডেল লোড করুন.
  4. গ্রাফ এবং ওজন একসাথে সংরক্ষণ করতে গ্রাফ হিমায়িত করুন (উৎস)
  5. মডেল সংরক্ষণ করতে as_graph_def() ব্যবহার করুন, এবং ওজন/ভেরিয়েবলের জন্য, তাদের ধ্রুবকগুলিতে ম্যাপ করুন (উৎস)

এই বিষয়ে, আমি কীভাবে একটি টেনসরফ্লো মডেল সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করব?

প্রতি সংরক্ষণ করুন এবং পুনরুদ্ধার করুন আপনার ভেরিয়েবল, আপনাকে যা করতে হবে তা হল tf কল করা। ট্রেন আপনার গ্রাফের শেষে সেভার()। এটি আপনার ধাপের একটি প্রত্যয় সহ 3টি ফাইল (ডেটা, সূচক, মেটা) তৈরি করবে সংরক্ষিত তোমার মডেল.

উপরের দিকে, Pbtxt কি? pbtxt : এটি নোডের একটি নেটওয়ার্ক ধারণ করে, প্রতিটি একটি ক্রিয়াকলাপের প্রতিনিধিত্ব করে, একে অপরের সাথে ইনপুট এবং আউটপুট হিসাবে সংযুক্ত থাকে। আমরা আমাদের গ্রাফ হিমায়িত করার জন্য এটি ব্যবহার করব। আপনি এই ফাইলটি খুলতে পারেন এবং ডিবাগিংয়ের উদ্দেশ্যে কিছু নোড অনুপস্থিত কিনা তা পরীক্ষা করতে পারেন। পার্থক্য. মেটা ফাইল এবং.

এটি বিবেচনা করে, আপনি কীভাবে টেনসরফ্লোতে একটি গ্রাফ লোড করবেন?

TensorFlow একটি ফাইল থেকে একটি গ্রাফে সংরক্ষণ/লোড হচ্ছে

  1. মডেলের ভেরিয়েবলগুলিকে একটি টিএফ ব্যবহার করে একটি চেকপয়েন্ট ফাইলে (. ckpt) সংরক্ষণ করুন।
  2. একটি মডেল সংরক্ষণ করুন. pb ফাইলটি টিএফ ব্যবহার করে আবার লোড করুন।
  3. একটি থেকে একটি মডেল লোড করুন.
  4. গ্রাফ এবং ওজন একসাথে সংরক্ষণ করতে গ্রাফ হিমায়িত করুন (উৎস)
  5. মডেল সংরক্ষণ করতে as_graph_def() ব্যবহার করুন, এবং ওজন/ভেরিয়েবলের জন্য, তাদের ধ্রুবকগুলিতে ম্যাপ করুন (উৎস)

TensorFlow মডেল কি?

ভূমিকা। টেন্সরফ্লো পরিবেশন একটি নমনীয়, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য উচ্চ-কর্মক্ষমতা পরিবেশন ব্যবস্থা মডেল , উৎপাদন পরিবেশের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। টেন্সরফ্লো পরিবেশন একই সার্ভার আর্কিটেকচার এবং APIগুলি রেখে নতুন অ্যালগরিদম এবং পরীক্ষাগুলি স্থাপন করা সহজ করে তোলে।

প্রস্তাবিত: