TensorFlow मा "export_savedmodel" प्रकार्य एक ढाँचामा प्रशिक्षित मोडेलहरू निर्यात गर्नको लागि एक महत्त्वपूर्ण उपकरण हो जुन सजिलै प्रयोग गर्न सकिन्छ र भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो प्रकार्यले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको TensorFlow मोडेलहरू, मोडेल वास्तुकला र सिकेका प्यारामिटरहरू सहित, SavedModel भनिने मानकीकृत ढाँचामा बचत गर्न अनुमति दिन्छ। SavedModel ढाँचा प्लेटफर्म-अज्ञेयवादी हुन डिजाइन गरिएको छ र यसलाई धेरै बहुमुखी बनाउँदै विभिन्न प्रोग्रामिङ भाषाहरू र फ्रेमवर्कहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
"export_savedmodel" प्रकार्य प्रयोग गर्दा, प्रयोगकर्ताले मोडेलको संस्करण नम्बरको साथमा SavedModel बचत गरिनु पर्ने निर्देशिका निर्दिष्ट गर्दछ। SavedModel डाइरेक्टरीले धेरै फाइलहरू र उपनिर्देशिकाहरू समावेश गर्दछ जसले सामूहिक रूपमा पूर्ण मोडेललाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। यी फाइलहरूले मोडेलको वास्तुकला, तौल, चर, सम्पत्तिहरू, र मोडेल अनुमानको लागि आवश्यक कुनै पनि अतिरिक्त जानकारी समावेश गर्दछ।
SavedModel ढाँचाले धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ। पहिलो, यसले मोडेलको गणना ग्राफलाई समेट्छ, सजिलो मोडेल साझेदारी र तैनाती सक्षम पार्दै। यसको मतलब यो हो कि SavedModel लाई अन्य TensorFlow कार्यक्रमहरूद्वारा मूल प्रशिक्षण कोडमा पहुँच आवश्यक नपर्ने लोड गर्न र प्रयोग गर्न सकिन्छ। थप रूपमा, SavedModel ढाँचाले संस्करणको लागि अनुमति दिन्छ, बहु मोडेल संस्करणहरूको व्यवस्थापन सक्षम पार्दै र मोडेल अद्यावधिकहरू र रोलब्याकहरू सहज बनाउँछ।
"export_savedmodel" प्रकार्यको प्रयोगलाई चित्रण गर्न, निम्न उदाहरणलाई विचार गर्नुहोस्। मानौं हामीले टेन्सरफ्लो प्रयोग गरेर छवि वर्गीकरणको लागि कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) लाई तालिम दियौं। तालिम पछि, हामीले तालिम प्राप्त मोडेललाई SavedModel ढाँचामा बचत गर्न "export_savedmodel" प्रकार्य प्रयोग गर्न सक्छौं। यसले हामीलाई पछि मोडेल लोड गर्न र पुन: प्रशिक्षणको आवश्यकता बिना नयाँ छविहरूमा भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ।
"export_savedmodel" प्रकार्य प्रयोग गरेर मोडेल निर्यात गरेर, हामी सजिलैसँग मोबाइल उपकरणहरू, वेब सर्भरहरू, वा क्लाउड वातावरणहरू जस्ता विभिन्न प्लेटफर्महरूमा प्रयोग गर्न सक्छौं। यो लचिलोपन विशेष गरी मूल्यवान हुन्छ जब स्केलमा मोडेलहरू तैनाती गरिन्छ, किनकि यसले विभिन्न प्रणालीहरू र फ्रेमवर्कहरूसँग सिमलेस एकीकरण सक्षम गर्दछ।
TensorFlow मा "export_savedmodel" प्रकार्य मानकीकृत SavedModel ढाँचामा प्रशिक्षित मोडेलहरू निर्यात गर्नको लागि एक महत्त्वपूर्ण उपकरण हो। यसले विभिन्न प्लेटफर्महरू र प्रोग्रामिङ भाषाहरूमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू साझेदारी, डिप्लोइङ र प्रयोग गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्