ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ TensorFlow ਦੇ ਮਾਡਲ ਸੇਵਿੰਗ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਦਾ ਮਾਡਲ ਸੇਵਿੰਗ ਫਾਰਮੈਟ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਕਈ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ "ਸੇਵਡ ਮਾਡਲ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀ ਹੈ?
ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸਦੀ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਲਈ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ। ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨਾ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
TensorFlow ਵਿੱਚ "export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ "export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਜਿਸਨੂੰ SavedModel ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। SavedModel ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ