TensorFlow ရှိ "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် လွယ်ကူစွာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မက်တစ်ခုအဖြစ် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို တင်ပို့ရန်အတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် လေ့လာသင်ယူထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ TensorFlow မော်ဒယ်များကို SavedModel ဟုခေါ်သော စံပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းနိုင်စေပါသည်။ SavedModel ဖော်မတ်သည် ပလက်ဖောင်းကို မျက်ကွယ်ပြုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး မတူညီသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများနှင့် မူဘောင်များတွင် အသုံးပြုနိုင်ပြီး ၎င်းကို အလွန်စွယ်စုံရစေသည်။
"export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ အသုံးပြုသူသည် မော်ဒယ်၏ ဗားရှင်းနံပါတ်နှင့်အတူ SavedModel ကို သိမ်းဆည်းသင့်သည့် လမ်းညွှန်ကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ SavedModel လမ်းညွှန်တွင် ပြီးပြည့်စုံသော မော်ဒယ်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဖိုင်များစွာနှင့် ဖိုင်တွဲခွဲများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤဖိုင်များတွင် မော်ဒယ်၏ ဗိသုကာပညာ၊ အလေး၊ ကိန်းရှင်များ၊ ပိုင်ဆိုင်မှုများနှင့် မော်ဒယ် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် လိုအပ်သည့် နောက်ထပ် အချက်အလက် များ ပါဝင်သည်။
SavedModel ဖော်မတ်သည် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို ဖုံးအုပ်ထားကာ လွယ်ကူသော မော်ဒယ်ခွဲဝေမှုနှင့် အသုံးချမှုတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ SavedModel အား အခြား TensorFlow ပရိုဂရမ်များမှ မူရင်းလေ့ကျင့်ရေးကုဒ်သို့ ဝင်ရောက်ရန် မလိုအပ်ဘဲ တင်၍ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ SavedModel ဖော်မတ်သည် မော်ဒယ်ဗားရှင်းများစွာကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေရန်နှင့် မော်ဒယ်မွမ်းမံမှုများနှင့် rollbacks များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ ဗားရှင်းဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
"export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်၏အသုံးပြုမှုကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ အောက်ပါဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် convolutional neural network (CNN) ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည်ဆိုပါစို့။ သင်တန်းပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်ကို SavedModel ဖော်မတ်တွင်သိမ်းဆည်းရန် "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား နောက်ပိုင်းတွင် မော်ဒယ်ကို တင်ပြီး ပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန် မလိုအပ်ဘဲ ပုံအသစ်များကို ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
"export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို တင်ပို့ခြင်းဖြင့်၊ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများ၊ ဝဘ်ဆာဗာများ သို့မဟုတ် cloud ပတ်ဝန်းကျင်များကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသော ပလပ်ဖောင်းများတွင် အလွယ်တကူ အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ မတူညီသော စနစ်များနှင့် မူဘောင်များနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်သောကြောင့် ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သည် မော်ဒယ်များကို အတိုင်းအတာအလိုက် အသုံးချသည့်အခါ အထူးတန်ဖိုးရှိပါသည်။
TensorFlow ရှိ "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် စံသတ်မှတ်ထားသော SavedModel ဖော်မတ်ဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို တင်ပို့ရန်အတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မတူညီသောပလပ်ဖောင်းများနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများတစ်လျှောက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို မျှဝေခြင်း၊ အသုံးချခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။