TensorFlow のモデル保存形式をデプロイメントに使用する利点は何ですか?
土曜日、05 8月2023
by EITCAアカデミー
TensorFlow のモデル保存形式は、人工知能の分野での展開にいくつかの利点をもたらします。 この形式を利用することで、開発者はトレーニングされたモデルを簡単に保存およびロードできるため、実稼働環境へのシームレスな統合が可能になります。 この形式は「SavedModel」と呼ばれることが多く、TensorFlow の導入の効率と有効性に貢献する多くの利点を提供します。
将来使用するために TensorFlow モデルをエクスポートするプロセスは何ですか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
将来使用するために TensorFlow モデルをエクスポートするプロセスには、モデルをさまざまなアプリケーションで簡単にデプロイして利用できるようにするためのいくつかの手順が含まれます。 TensorFlow は、Google によって開発されたオープンソースの機械学習フレームワークであり、その柔軟性と拡張性で有名です。 TensorFlow モデルをエクスポートすると、移植性が向上し、モデルを
TensorFlow の「export_savedmodel」関数は何をしますか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
TensorFlow の "export_savedmodel" 関数は、トレーニングされたモデルを、簡単にデプロイして予測に使用できる形式でエクスポートするための重要なツールです。 この機能を使用すると、ユーザーは、モデル アーキテクチャと学習したパラメーターの両方を含む TensorFlow モデルを、SavedModel と呼ばれる標準化された形式で保存できます。 SavedModel 形式は次のとおりです。