டென்சர்ஃப்ளோவின் சூழலில் உறைந்த வரைபடம் என்பது முழுமையாகப் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட ஒரு மாடலைக் குறிக்கிறது, பின்னர் மாதிரி கட்டமைப்பு மற்றும் பயிற்சி பெற்ற எடைகள் இரண்டையும் கொண்ட ஒற்றைக் கோப்பாக சேமிக்கப்படுகிறது. இந்த உறைந்த வரைபடமானது அசல் மாதிரி வரையறை அல்லது பயிற்சித் தரவிற்கான அணுகல் தேவையில்லாமல் பல்வேறு தளங்களில் அனுமானத்திற்காக பயன்படுத்தப்படலாம். மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதைக் காட்டிலும் கணிப்புகளைச் செய்வதில் கவனம் செலுத்தும் உற்பத்தி சூழல்களில் உறைந்த வரைபடத்தின் பயன்பாடு முக்கியமானது.
உறைந்த வரைபடத்தைப் பயன்படுத்துவதன் முதன்மை நன்மைகளில் ஒன்று, அனுமானத்திற்கான மாதிரியை மேம்படுத்தும் திறன் ஆகும். பயிற்சியின் போது, டென்சர்ஃப்ளோ அனுமானத்திற்குத் தேவையில்லாத பல்வேறு செயல்பாடுகளைச் செய்கிறது. வரைபடத்தை உறைய வைப்பதன் மூலம், இந்த தேவையற்ற செயல்பாடுகள் அகற்றப்படுகின்றன, இதன் விளைவாக கணிப்புகளை விரைவாகவும் குறைந்த கணக்கீட்டு வளங்களுடன் கூடிய திறமையான மாதிரி உருவாக்குகிறது.
மேலும், வரைபடத்தை முடக்குவது வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. உறைந்த வரைபடம் ஒரே கோப்பில் மாதிரி கட்டமைப்பு மற்றும் எடைகள் இரண்டையும் கொண்டிருப்பதால், வெவ்வேறு சாதனங்கள் அல்லது தளங்களில் விநியோகிப்பது மற்றும் பயன்படுத்துவது மிகவும் எளிதானது. நினைவகம் மற்றும் செயலாக்க சக்தி குறைவாக இருக்கும் மொபைல் சாதனங்கள் அல்லது விளிம்பு சாதனங்கள் போன்ற வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில் பயன்படுத்துவதற்கு இது மிகவும் முக்கியமானது.
உறைந்த வரைபடத்தைப் பயன்படுத்துவதன் மற்றொரு முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், அது மாதிரி நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்கிறது. ஒரு மாடல் பயிற்சியளிக்கப்பட்டு உறைந்தவுடன், அதே மாதிரியானது எப்போதும் அதே உள்ளீட்டைக் கொடுக்கப்பட்ட அதே வெளியீட்டை உருவாக்கும். உடல்நலம் அல்லது நிதி போன்றவற்றில் நிலைத்தன்மை மிக முக்கியமான பயன்பாடுகளுக்கு இந்த மறுஉருவாக்கம் அவசியம்.
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு வரைபடத்தை முடக்க, நீங்கள் பொதுவாக டென்சர்ஃப்ளோ API ஐப் பயன்படுத்தி உங்கள் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் தொடங்கலாம். பயிற்சி முடிந்து, மாடலின் செயல்திறனில் திருப்தி அடைந்தவுடன், `tf.train.write_graph()` செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி, மாடலை உறைந்த வரைபடமாகச் சேமிக்கலாம். இந்தச் செயல்பாடு, பயிற்சி பெற்ற எடைகளுடன் மாதிரியின் கணக்கீட்டு வரைபடத்தை எடுத்து, அவற்றை ப்ரோட்டோகால் பஃபர்ஸ் வடிவத்தில் (`.pb` கோப்பு) ஒரு கோப்பில் சேமிக்கிறது.
வரைபடத்தை முடக்கிய பிறகு, `tf.GraphDef` வகுப்பைப் பயன்படுத்தி அனுமானத்திற்காக அதை மீண்டும் TensorFlow இல் ஏற்றலாம். இது மாதிரியில் உள்ளீட்டுத் தரவை ஊட்டவும், மாதிரியை மீண்டும் பயிற்சி செய்யாமல் அல்லது அசல் பயிற்சித் தரவை அணுகாமல் கணிப்புகளைப் பெறவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது.
டென்சர்ஃப்ளோவில் உறைந்த வரைபடத்தைப் பயன்படுத்துவது, அனுமானத்திற்கான மாதிரிகளை மேம்படுத்துதல், வரிசைப்படுத்தலை எளிதாக்குதல், மாதிரி நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்தல் மற்றும் வெவ்வேறு தளங்கள் மற்றும் சூழல்களில் மறுஉற்பத்தியை செயல்படுத்துதல் ஆகியவற்றிற்கு அவசியம். வரைபடத்தை எவ்வாறு முடக்குவது மற்றும் அதன் பலன்களைப் பயன்படுத்துவது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் தங்கள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்தலாம் மற்றும் நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளில் திறமையான மற்றும் நிலையான கணிப்புகளை வழங்கலாம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க