د TensorFlow په شرایطو کې یو منجمد ګراف هغه ماډل ته اشاره کوي چې په بشپړ ډول روزل شوي او بیا د یو واحد فایل په توګه خوندي شوي چې دواړه ماډل جوړښت او روزل شوي وزنونه لري. دا کنګل شوی ګراف بیا په مختلفو پلیټ فارمونو کې د اصلي ماډل تعریف یا د روزنې معلوماتو ته لاسرسي ته اړتیا پرته د تحلیل لپاره ځای په ځای کیدی شي. د منجمد ګراف کارول د تولید چاپیریال کې خورا مهم دي چیرې چې تمرکز د ماډل روزنې پرځای وړاندوینې کولو باندې وي.
د منجمد ګراف کارولو یوه له لومړنیو ګټو څخه د تحلیل لپاره د ماډل غوره کولو وړتیا ده. د روزنې په جریان کې، TensorFlow یو شمیر عملیات ترسره کوي چې د استخراج لپاره اړین ندي، لکه د شاتړ پروپاګیشن لپاره د تدریجي محاسبې. د ګراف په کنګل کولو سره، دا غیر ضروري عملیات لیرې شوي، په پایله کې یو ډیر اغیزمن ماډل دی چې کولی شي وړاندوینې ګړندي او د ټیټ کمپیوټري سرچینو سره وکړي.
سربیره پردې ، د ګراف کنګل کول هم د ځای په ځای کولو پروسه ساده کوي. څرنګه چې منجمد ګراف په یوه فایل کې د ماډل جوړښت او وزن دواړه لري، نو په مختلفو وسیلو یا پلیټ فارمونو کې ویشل او کارول خورا اسانه دي. دا په ځانګړې توګه د منابعو محدود چاپیریالونو کې د ځای پرځای کولو لپاره مهم دی لکه ګرځنده وسیلې یا څنډه وسیلې چیرې چې حافظه او پروسس ځواک محدود وي.
د منجمد ګراف کارولو بله کلیدي ګټه دا ده چې دا د ماډل ثبات یقیني کوي. یوځل چې یو ماډل روزل شوی او کنګل شوی وي ، ورته ماډل به تل ورته محصول تولید کړي چې ورته ان پټ ورکړل شي. دا د تولید وړتیا د غوښتنلیکونو لپاره اړینه ده چیرې چې ثبات مهم وي، لکه د روغتیا پاملرنې یا مالیې کې.
په TensorFlow کې د ګراف کنګل کولو لپاره، تاسو عموما د TensorFlow API په کارولو سره د خپل ماډل روزنې سره پیل کوئ. یوځل چې روزنه بشپړه شي او تاسو د ماډل فعالیت څخه راضي یاست ، نو تاسو کولی شئ ماډل د `tf.train.write_graph()` فنکشن په کارولو سره د منجمد ګراف په توګه خوندي کړئ. دا فنکشن د روزل شوي وزنونو سره د ماډل محاسبه ګراف اخلي، او د پروتوکول بفر فارمیټ (`. pb` فایل) کې یو واحد فایل ته خوندي کوي.
د ګراف منجمد کولو وروسته، تاسو کولی شئ د Tf.GraphDef ټولګي په کارولو سره د انټرنېټ لپاره بیرته په TensorFlow کې بار کړئ. دا تاسو ته اجازه درکوي چې موډل ته د ان پټ ډیټا تغذیه کړئ او وړاندوینې ترلاسه کړئ پرته لدې چې ماډل بیرته زده کړئ یا اصلي روزنې ډیټا ته لاسرسی ولرئ.
په TensorFlow کې د منجمد ګراف کارول د انټرنېشن لپاره د موډلونو اصلاح کولو، د پلي کولو ساده کولو، د ماډل ثبات یقیني کولو، او په مختلفو پلیټ فارمونو او چاپیریالونو کې د بیا تولید وړتیا وړ کولو لپاره اړین دی. د ګراف د کنګل کولو او د هغې ګټې څخه د ګټې اخیستنې څرنګوالي په پوهیدو سره ، پراختیا کونکي کولی شي د دوی د ماشین زده کړې ماډلونو پلي کول ساده کړي او د ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو کې مؤثره او دوامداره وړاندوینې وړاندې کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ