Devopsadept
- Wie speichern Sie ein geschultes Modell in Azure ML?
- Wie sparen Sie das ML -Modell nach dem Training??
- Können wir nach dem Training ein Modell speichern??
- Wie speichern Sie ein geschulter Modell mit Gurken?
- Wie speichern Sie ein neuronales Netzwerkmodell nach dem Training??
- Wie speichere ich ein Modell zum Fahren??
- Wie speichere ich ein TensorFlow -Modell nach dem Training??
- Was kann das Modell speichern sparen?
Wie speichern Sie ein geschultes Modell in Azure ML?
Es gibt keine Möglichkeit, etwas mit einem Modell außerhalb von Azureml zu tun. "Sie können auch eine lokale Kopie des Modells mithilfe des Run -Objekts herunterladen. Im Trainingsskript pytorch_train.Py, ein Pytorch Save -Objekt bestehen das Modell in einem lokalen Ordner (lokal zum Rechenziel). Sie können mit dem Auslaufobjekt eine Kopie herunterladen."
Wie sparen Sie das ML -Modell nach dem Training??
#1 Gurke. Pickle ist eine der beliebtesten Möglichkeiten, Objekte in Python zu serialisieren. Sie können mit Pickle Ihr geschultes maschinelles Lernmodell serialisieren und in einer Datei speichern. Zu einem späteren Zeitpunkt oder in einem anderen Skript können Sie die Datei deserialisieren, um auf das geschulte Modell zuzugreifen und es zu verwenden, um Vorhersagen zu treffen.
Können wir nach dem Training ein Modell speichern??
Sobald das Modell auf dem Trainingssatz trainiert wurde, wird das Modell validiert und am Validierungs- und Testsatz getestet. Das Training des Modells braucht oft die längste Zeit. Daher kann es uns Zeit sparen, das Modell einmal zu trainieren und es neu zu laden, wenn und wann es erforderlich ist.
Wie speichern Sie ein geschulter Modell mit Gurken?
Speichern Sie das Modell mit Gurke
Um das ML -Modell mit Gurke zu speichern, müssen wir das Modellobjekt in die Funktion DUPP () von Gurke übergeben. Dadurch wird das Objekt serialisiert und es in einen „Byte -Stream“ umwandelt, den wir als Datei namens Modell speichern können. PKL .
Wie speichern Sie ein neuronales Netzwerkmodell nach dem Training??
Speichern Sie Ihr neuronales Netzwerkmodell vor JSON
Dies kann in einer Datei gespeichert und später über die Funktion model_from_json () geladen werden, die ein neues Modell aus der JSON -Spezifikation erstellt. Die Gewichte werden direkt aus dem Modell unter Verwendung der Funktion Save_Weights () gespeichert und später unter Verwendung der symmetrischen Load_Weights () -Funktion () geladen.
Wie speichere ich ein Modell zum Fahren??
So speichern Sie Ihr Modell im Google Drive. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr Google -Laufwerk montiert haben. Um unseren Modellkontrollpunkt (oder eine beliebige Datei) zu speichern, müssen wir sie auf dem montierten Weg des Laufwerks speichern. Wenn Sie nun Ihr Google -Laufwerk unter https: // drive besuchen.Google.com/drive/my-drive Sie können Klassifikator sehen.PT -Datei gespeichert!
Wie speichere ich ein TensorFlow -Modell nach dem Training??
Rufen Sie TF an.Keras.Modell.Speichern Sie, um die Konfiguration eines Modells und der Trainingskonfiguration eines Modells in einer einzelnen Datei/Ordner zu speichern . Auf diese Weise können Sie ein Modell exportieren, damit es ohne Zugriff auf den ursprünglichen Python -Code* verwendet werden kann. Da der Optimierer-Staat wiederhergestellt wird, können Sie das Training von genau dort fortsetzen, wo Sie aufgehört haben.
Was kann das Modell speichern sparen?
SavedModel -Format. SavedModel ist das umfassendere Save -Format, das die Modellarchitektur, Gewichte und die verfolgten Tensorflow -Untergraphen der Anruffunktionen speichern. Auf diese Weise können Keras sowohl eingebaute Ebenen als auch benutzerdefinierte Objekte wiederherstellen.
