TensorFlow میں "export_savedmodel" فنکشن تربیت یافتہ ماڈلز کو ایک فارمیٹ میں برآمد کرنے کے لیے ایک اہم ٹول ہے جسے آسانی سے تعینات کیا جا سکتا ہے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ فنکشن صارفین کو اپنے TensorFlow ماڈلز کو محفوظ کرنے کی اجازت دیتا ہے، بشمول ماڈل آرکیٹیکچر اور سیکھے ہوئے پیرامیٹرز کو، SavedModel نامی معیاری شکل میں۔ SavedModel فارمیٹ کو پلیٹ فارم-agnostic کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور اسے مختلف پروگرامنگ زبانوں اور فریم ورک میں استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے یہ انتہائی ورسٹائل ہے۔
"export_savedmodel" فنکشن استعمال کرتے وقت، صارف اس ڈائرکٹری کی وضاحت کرتا ہے جہاں SavedModel کو ماڈل کے ورژن نمبر کے ساتھ محفوظ کیا جانا چاہیے۔ SavedModel ڈائرکٹری میں متعدد فائلیں اور ذیلی ڈائریکٹریز شامل ہیں جو مجموعی طور پر مکمل ماڈل کی نمائندگی کرتی ہیں۔ ان فائلوں میں ماڈل کا فن تعمیر، وزن، متغیرات، اثاثہ جات اور ماڈل کے تخمینے کے لیے درکار کوئی اضافی معلومات شامل ہیں۔
SavedModel فارمیٹ کئی فوائد فراہم کرتا ہے۔ سب سے پہلے، یہ ماڈل کے کمپیوٹیشن گراف کو سمیٹتا ہے، آسان ماڈل شیئرنگ اور تعیناتی کو قابل بناتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ SavedModel کو دیگر TensorFlow پروگراموں کے ذریعے لوڈ اور استعمال کیا جا سکتا ہے بغیر اصل تربیتی کوڈ تک رسائی کی ضرورت ہے۔ مزید برآں، SavedModel فارمیٹ ورژن بنانے، متعدد ماڈل ورژنز کے انتظام کو فعال کرنے اور ماڈل اپ ڈیٹس اور رول بیکس کی سہولت فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
"export_savedmodel" فنکشن کے استعمال کو واضح کرنے کے لیے، درج ذیل مثال پر غور کریں۔ فرض کریں کہ ہم نے TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے تصویر کی درجہ بندی کے لیے convolutional neural network (CNN) کو تربیت دی ہے۔ تربیت کے بعد، ہم تربیت یافتہ ماڈل کو SavedModel فارمیٹ میں محفوظ کرنے کے لیے "export_savedmodel" فنکشن کا استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ ہمیں بعد میں ماڈل لوڈ کرنے اور دوبارہ تربیت کی ضرورت کے بغیر نئی تصاویر پر پیشین گوئیاں کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
"export_savedmodel" فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو ایکسپورٹ کرکے، ہم اسے آسانی سے مختلف پلیٹ فارمز، جیسے کہ موبائل ڈیوائسز، ویب سرورز، یا کلاؤڈ ماحول پر تعینات کر سکتے ہیں۔ ماڈلز کو پیمانے پر تعینات کرتے وقت یہ لچک خاص طور پر قابل قدر ہے، کیونکہ یہ مختلف سسٹمز اور فریم ورک کے ساتھ ہموار انضمام کو قابل بناتا ہے۔
TensorFlow میں "export_savedmodel" فنکشن معیاری SavedModel فارمیٹ میں تربیت یافتہ ماڈلز کو برآمد کرنے کے لیے ایک اہم ٹول ہے۔ یہ مختلف پلیٹ فارمز اور پروگرامنگ زبانوں میں مشین لرننگ ماڈلز کو شیئر کرنے، تعینات کرنے اور استعمال کرنے کے عمل کو آسان بناتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- ٹیکسٹ ٹو اسپیچ (TTS) کیا ہے اور یہ AI کے ساتھ کیسے کام کرتا ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- بڑے ڈیٹاسیٹ کا اصل مطلب کیا ہے؟
- الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
- انسیمبل سیکھنا کیا ہے؟
- اگر منتخب کردہ مشین لرننگ الگورتھم مناسب نہیں ہے تو کیا ہوگا اور کوئی صحیح کو منتخب کرنے کو کیسے یقینی بنا سکتا ہے؟
- کیا مشین لرننگ ماڈل کو اپنی تربیت کے دوران نگرانی کی ضرورت ہے؟
- نیورل نیٹ ورک پر مبنی الگورتھم میں استعمال ہونے والے کلیدی پیرامیٹرز کیا ہیں؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں