डिप्लोयमेन्टको लागि TensorFlow को मोडेल बचत ढाँचा प्रयोग गर्दा के फाइदा हुन्छ?
TensorFlow को मोडेल बचत ढाँचाले कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा तैनातीका लागि धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ। यो ढाँचा प्रयोग गरेर, विकासकर्ताहरूले सजिलै सुरक्षित र प्रशिक्षित मोडेलहरू लोड गर्न सक्छन्, उत्पादन वातावरणमा निर्बाध एकीकरणको लागि अनुमति दिँदै। यो ढाँचा, प्रायः "SavedModel" भनेर चिनिन्छ, यसले धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ जसले TensorFlow को प्रयोगको दक्षता र प्रभावकारितामा योगदान पुर्याउँछ।
भविष्यमा प्रयोगको लागि TensorFlow मोडेल निर्यात गर्ने प्रक्रिया के हो?
भविष्यको प्रयोगको लागि टेन्सरफ्लो मोडेल निर्यात गर्ने प्रक्रियामा धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन् जसले मोडेललाई सजिलैसँग प्रयोग गर्न सकिन्छ र विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। TensorFlow गुगलले विकास गरेको खुला स्रोत मेसिन लर्निङ ढाँचा हो, यसको लचिलोपन र स्केलेबिलिटीका लागि प्रख्यात छ। TensorFlow मोडेल निर्यात गर्नाले पोर्टेबिलिटीको लागि अनुमति दिन्छ र मोडेललाई सक्षम बनाउँछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, अनुमानकर्ताको साथ केरा मापन गर्दै, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow मा "export_savedmodel" प्रकार्यले के गर्छ?
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, दुबै मोडेल आर्किटेक्चर र सिकेका प्यारामिटरहरू, SavedModel भनिने मानकीकृत ढाँचामा बचत गर्न अनुमति दिन्छ। SavedModel ढाँचा हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू, परीक्षा समीक्षा