INHOUDSOPGAWE:

Hoe bedien jy 'n TensorFlow-model?
Hoe bedien jy 'n TensorFlow-model?

Video: Hoe bedien jy 'n TensorFlow-model?

Video: Hoe bedien jy 'n TensorFlow-model?
Video: Установка Tensorflow. Создание нейронной сети. FMNIST. Распознавание изображений. Python 2024, November
Anonim

Ten einde dien 'n Tensorflow-model , voer eenvoudig 'n SavedModel uit jou Tensorvloei program. SavedModel is 'n taalneutrale, herwinbare, hermetiese serialiseringsformaat wat hoërvlakstelsels en gereedskap in staat stel om te produseer, verbruik en transformeer TensorFlow-modelle.

Gevolglik, hoe bestuur ek 'n TensorFlow-model?

Dit is die stappe wat ons gaan doen:

  1. Maak 'n dom model as voorbeeld, lei dit op en bêre dit.
  2. Haal die veranderlikes wat jy nodig het uit jou gestoorde model.
  3. Bou die tensor-inligting daaruit.
  4. Skep die model handtekening.
  5. Skep en stoor 'n modelbouer.
  6. Laai 'n Docker-prent af met TensorFlow-bediening wat reeds daarop saamgestel is.

Boonop, wat dien TensorFlow? TensorFlow Bediening is 'n buigsame, hoë werkverrigting dien stelsel vir masjienleermodelle, ontwerp vir produksie-omgewings. TensorFlow Bediening bied out-of-the-box integrasie met TensorFlow modelle, maar kan maklik uitgebrei word na bedien ander tipes modelle en data.

Wat dit betref, hoe werk TensorFlow-diens?

TensorFlow Bediening laat ons toe om te kies watter weergawe van 'n model, of "bedienbaar" ons wil gebruik wanneer ons afleidingsversoeke maak. Elke weergawe sal na 'n ander subgids onder die gegewe pad uitgevoer word.

Wat is 'n modelbediener?

Model bediener vir Apache MXNet (MMS) is 'n oopbron-komponent wat ontwerp is om die taak van die implementering van diep leer te vereenvoudig modelle vir afleiding op skaal. Ontplooi tans modelle want afleiding is nie 'n onbenullige taak nie.

Aanbeveel: