အသုံးချမှုအတွက် TensorFlow ၏ မော်ဒယ်ချွေတာရေးဖော်မတ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ၏ မော်ဒယ်ချွေတာရေးဖော်မတ်သည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အသုံးချခြင်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤဖော်မတ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ developer များသည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်နိုင်စေမည့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို အလွယ်တကူ သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး တင်နိုင်သည်။ "SavedModel" ဟုမကြာခဏရည်ညွှန်းလေ့ရှိသော ဤဖော်မတ်သည် TensorFlow ကိုအသုံးချခြင်း၏ထိရောက်မှုနှင့်ထိရောက်မှုကိုအထောက်အကူပြုသောအားသာချက်များစွာကိုပေးဆောင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်မွမ်းမံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အနာဂတ်အသုံးပြုမှုအတွက် TensorFlow မော်ဒယ်ကို တင်ပို့ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်သည် အဘယ်နည်း။
အနာဂတ်အသုံးပြုမှုအတွက် TensorFlow မော်ဒယ်ကို တင်ပို့ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မော်ဒယ်ကို လွယ်ကူစွာအသုံးချနိုင်ပြီး အသုံးချပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သေချာစေမည့် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ TensorFlow သည် Google မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှုကြောင့် ကျော်ကြားသည်။ TensorFlow မော်ဒယ်ကို တင်ပို့ခြင်းသည် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူစေပြီး မော်ဒယ်ဖြစ်လာစေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ခန့်မှန်းချက်များနှင့်အတူ Keras တက်ချဲ့ထွင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် အဘယ်အရာလုပ်ဆောင်သနည်း။
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
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်