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 ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਅਗਨੋਸਟਿਕ ਹੋਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਬਹੁਮੁਖੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
"export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਹ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ SavedModel ਨੂੰ ਸੇਵ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ। SavedModel ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਕਈ ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਉਪ-ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਮੂਹਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਵਜ਼ਨ, ਵੇਰੀਏਬਲ, ਸੰਪਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕੋਈ ਵੀ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
SavedModel ਫਾਰਮੈਟ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਸਾਨ ਮਾਡਲ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ SavedModel ਨੂੰ ਮੂਲ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੋਰ TensorFlow ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੋਡ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, SavedModel ਫਾਰਮੈਟ ਵਰਜਨਿੰਗ, ਕਈ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
"export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਉਦਾਹਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਸੇਵਡ ਮਾਡਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ "export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਵੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
"export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਵੈੱਬ ਸਰਵਰਾਂ, ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
TensorFlow ਵਿੱਚ "export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਮਿਆਰੀ SavedModel ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ, ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ