Заморожений графік у контексті TensorFlow відноситься до моделі, яка була повністю навчена, а потім збережена як єдиний файл, що містить як архітектуру моделі, так і навчені ваги. Потім цей заморожений графік можна розгорнути для висновків на різних платформах, не потребуючи оригінального визначення моделі чи доступу до навчальних даних. Використання замороженого графіка має вирішальне значення у виробничих середовищах, де основна увага приділяється створенню прогнозів, а не навчанню моделі.
Однією з головних переваг використання замороженого графіка є можливість оптимізувати модель для висновків. Під час навчання TensorFlow виконує різноманітні операції, які не потрібні для логічного висновку, наприклад обчислення градієнта для зворотного поширення. Заморозивши графік, ці непотрібні операції видаляються, що призводить до більш ефективної моделі, яка може робити прогнози швидше та з меншими обчислювальними ресурсами.
Крім того, заморожування графіка також спрощує процес розгортання. Оскільки заморожений графік містить і архітектуру моделі, і вагові коефіцієнти в одному файлі, його набагато легше поширювати та використовувати на різних пристроях або платформах. Це особливо важливо для розгортання в середовищах з обмеженими ресурсами, наприклад мобільних пристроях або периферійних пристроях, де пам’ять і потужність обробки обмежені.
Ще одна ключова перевага використання замороженого графіка полягає в тому, що він забезпечує узгодженість моделі. Після того, як модель навчена та заморожена, та сама модель завжди вироблятиме той самий вихід, якщо матиме той самий вхід. Така відтворюваність важлива для застосувань, де узгодженість є критичною, наприклад, у сфері охорони здоров’я чи фінансів.
Щоб заморозити графік у TensorFlow, ви зазвичай починаєте з навчання моделі за допомогою API TensorFlow. Коли навчання буде завершено і ви задоволені продуктивністю моделі, ви зможете зберегти модель як заморожений графік за допомогою функції `tf.train.write_graph()`. Ця функція бере обчислювальний графік моделі разом із навченими вагами та зберігає їх в одному файлі у форматі буферів протоколу (файл `.pb`).
Після заморожування графіка ви можете завантажити його назад у TensorFlow для висновку за допомогою класу `tf.GraphDef`. Це дозволяє вводити вхідні дані в модель і отримувати прогнози без необхідності повторного навчання моделі або доступу до початкових навчальних даних.
Використання замороженого графа в TensorFlow має важливе значення для оптимізації моделей для висновків, спрощення розгортання, забезпечення узгодженості моделі та забезпечення відтворюваності на різних платформах і середовищах. Розуміючи, як заморозити графік і використати його переваги, розробники можуть оптимізувати розгортання своїх моделей машинного навчання та надавати ефективні та узгоджені прогнози в реальних програмах.
Інші останні запитання та відповіді щодо Основи EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна використовувати шар вбудовування для автоматичного призначення правильних осей для графіка представлення слів як векторів?
- Яка мета максимального об’єднання в CNN?
- Як процес виділення ознак у згортковій нейронній мережі (CNN) застосовується до розпізнавання зображень?
- Чи необхідно використовувати функцію асинхронного навчання для моделей машинного навчання, що працюють у TensorFlow.js?
- Що таке параметр максимальної кількості слів TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Чи можна використовувати TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найчастіших слів?
- Що таке TOCO?
- Який зв’язок між кількома епохами в моделі машинного навчання та точністю передбачення від виконання моделі?
- Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
- Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
Дивіться більше запитань і відповідей у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals