ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੰਮਿਆ ਗ੍ਰਾਫ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਜ਼ਨ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕੀਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਫਿਰ ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, TensorFlow ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਗਣਨਾ। ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਇਹਨਾਂ ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰਨਾ ਤੈਨਾਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੀ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਵਜ਼ਨ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਵੰਡਣਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਸੀਮਤ ਹੈ।
ਇੱਕ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹੀ ਮਾਡਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕੋ ਇੰਪੁੱਟ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਉਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਜਾਂ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ TensorFlow API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਤੋਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ `tf.train.write_graph()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਜ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਬਫਰਸ ਫਾਰਮੈਟ (`.pb` ਫਾਈਲ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ 'tf.GraphDef' ਕਲਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਵਾਪਸ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂ ਮੂਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੁਆਰਾ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਟੈਨਸਰਫਲੋ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)