په TensorFlow کې د "export_savedmodel" فعالیت په داسې بڼه کې د روزل شوي ماډلونو صادرولو لپاره یوه مهمه وسیله ده چې په اسانۍ سره ځای پرځای کیدی شي او د وړاندوینې کولو لپاره کارول کیدی شي. دا فنکشن کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل TensorFlow ماډلونه خوندي کړي، په شمول د ماډل جوړښت او زده شوي پیرامیټرې دواړه په معیاري بڼه کې چې SavedModel نومیږي. د SavedModel بڼه د پلیټ فارم اګنوسټیک لپاره ډیزاین شوې او د مختلف پروګرامینګ ژبو او چوکاټونو کې کارول کیدی شي، چې دا خورا هر اړخیز جوړوي.
کله چې د "export_savedmodel" فنکشن کاروئ، کاروونکي هغه ډایرکټر ټاکي چیرې چې SavedModel باید خوندي شي، د ماډل نسخه شمیرې سره. د SavedModel لارښود ډیری فایلونه او فرعي لارښودونه لري چې په ټولیز ډول د بشپړ ماډل استازیتوب کوي. په دې فایلونو کې د ماډل جوړښت، وزنونه، متغیرات، شتمنۍ، او نور اضافي معلومات شامل دي چې د موډل تحلیل لپاره اړین دي.
د SavedModel بڼه ډیری ګټې وړاندې کوي. لومړی، دا د ماډل محاسبه ګراف پوښي، د اسانه موډل شریکول او پلي کول فعالوي. دا پدې مانا ده چې SavedModel د نورو TensorFlow برنامو لخوا پورته کیدی شي او کارول کیدی شي پرته لدې چې اصلي روزنې کوډ ته لاسرسی ته اړتیا ولري. برسیره پردې، د SavedModel بڼه د نسخې کولو لپاره اجازه ورکوي، د ډیری ماډل نسخو مدیریت توانوي او د ماډل تازه کولو او رول بیکونو اسانتیا برابروي.
د "export_savedmodel" فنکشن کارولو روښانه کولو لپاره، لاندې مثال په پام کې ونیسئ. فرض کړئ چې موږ د TensorFlow په کارولو سره د عکس ډلبندۍ لپاره د قناعت وړ عصبي شبکه (CNN) روزلې ده. د روزنې وروسته، موږ کولی شو د "export_savedmodel" فعالیت وکاروو ترڅو روزل شوي ماډل په SavedModel بڼه کې خوندي کړو. دا موږ ته اجازه راکوي چې وروسته موډل پورته کړو او د بیا روزنې اړتیا پرته د نوي عکسونو وړاندوینې وکړو.
د "export_savedmodel" فنکشن په کارولو سره د موډل صادرولو سره، موږ کولی شو دا په اسانۍ سره په مختلفو پلیټ فارمونو کې ځای پر ځای کړو، لکه ګرځنده وسایل، ویب سرورونه، یا کلاوډ چاپیریال. دا انعطاف په ځانګړي ډول ارزښت لري کله چې په پیمانه موډلونه ځای په ځای کوي ، ځکه چې دا د مختلف سیسټمونو او چوکاټونو سره بې سیمه ادغام وړ کوي.
په TensorFlow کې د "export_savedmodel" فعالیت په معیاري شوي SavedModel بڼه کې د روزل شوي ماډلونو صادرولو لپاره حیاتي وسیله ده. دا د مختلف پلیټ فارمونو او برنامه کولو ژبو کې د ماشین زده کړې ماډلونو شریکولو ، پلي کولو او کارولو پروسه ساده کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ