تعد وظيفة "export_savedmodel" في TensorFlow أداة مهمة لتصدير النماذج المدربة بتنسيق يمكن نشره واستخدامه بسهولة لعمل التنبؤات. تتيح هذه الوظيفة للمستخدمين حفظ نماذج TensorFlow الخاصة بهم ، بما في ذلك بنية النموذج والمعلمات التي تم تعلمها ، بتنسيق قياسي يسمى SavedModel. تم تصميم تنسيق SavedModel ليكون حياديًا بالنظام الأساسي ويمكن استخدامه عبر لغات وأطر برمجة مختلفة ، مما يجعله شديد التنوع.
عند استخدام وظيفة "export_savedmodel" ، يحدد المستخدم الدليل حيث يجب حفظ SavedModel ، إلى جانب رقم إصدار النموذج. يحتوي دليل SavedModel على ملفات وأدلة فرعية متعددة تمثل مجتمعة النموذج الكامل. تتضمن هذه الملفات بنية النموذج والأوزان والمتغيرات والأصول وأي معلومات إضافية مطلوبة لاستدلال النموذج.
يوفر تنسيق SavedModel العديد من المزايا. أولاً ، يقوم بتغليف الرسم البياني لحساب النموذج ، مما يتيح مشاركة النماذج ونشرها بسهولة. هذا يعني أنه يمكن تحميل SavedModel واستخدامه بواسطة برامج TensorFlow الأخرى دون الحاجة إلى الوصول إلى رمز التدريب الأصلي. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح تنسيق SavedModel بإصدار ، وتمكين إدارة إصدارات نماذج متعددة وتسهيل تحديثات النموذج والتراجع.
لتوضيح استخدام وظيفة "export_savedmodel" ، ضع في اعتبارك المثال التالي. لنفترض أننا قمنا بتدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتصنيف الصور باستخدام TensorFlow. بعد التدريب ، يمكننا استخدام وظيفة "export_savedmodel" لحفظ النموذج المدرب في تنسيق SavedModel. يتيح لنا ذلك تحميل النموذج لاحقًا وإجراء تنبؤات بشأن الصور الجديدة دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
من خلال تصدير النموذج باستخدام وظيفة "export_savedmodel" ، يمكننا بسهولة نشره على أنظمة أساسية مختلفة ، مثل الأجهزة المحمولة أو خوادم الويب أو البيئات السحابية. تعتبر هذه المرونة ذات قيمة خاصة عند نشر النماذج على نطاق واسع ، لأنها تتيح التكامل السلس مع الأنظمة والأطر المختلفة.
تعتبر وظيفة "export_savedmodel" في TensorFlow أداة حيوية لتصدير النماذج المدربة بتنسيق SavedModel القياسي. يبسط عملية مشاركة نماذج التعلم الآلي ونشرها واستخدامها عبر منصات ولغات برمجة مختلفة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning