TensorFlow में "export_savenmodel" फ़ंक्शन प्रशिक्षित मॉडल को ऐसे प्रारूप में निर्यात करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है जिसे आसानी से तैनात किया जा सकता है और पूर्वानुमान लगाने के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को अपने TensorFlow मॉडल को सहेजने की अनुमति देता है, जिसमें मॉडल आर्किटेक्चर और सीखे गए पैरामीटर दोनों शामिल हैं, एक मानकीकृत प्रारूप में जिसे SaveModel कहा जाता है। सेव्डमॉडल प्रारूप को प्लेटफ़ॉर्म-अज्ञेयवादी होने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं और फ़्रेमवर्क में उपयोग किया जा सकता है, जो इसे अत्यधिक बहुमुखी बनाता है।
"एक्सपोर्ट_सेव्डमॉडल" फ़ंक्शन का उपयोग करते समय, उपयोगकर्ता मॉडल के संस्करण संख्या के साथ उस निर्देशिका को निर्दिष्ट करता है जहां सेव्डमॉडल को सहेजा जाना चाहिए। सेव्डमॉडल निर्देशिका में कई फ़ाइलें और उपनिर्देशिकाएँ शामिल हैं जो सामूहिक रूप से संपूर्ण मॉडल का प्रतिनिधित्व करती हैं। इन फ़ाइलों में मॉडल की वास्तुकला, वजन, चर, संपत्ति और मॉडल अनुमान के लिए आवश्यक कोई भी अतिरिक्त जानकारी शामिल है।
सेव्डमॉडल प्रारूप कई लाभ प्रदान करता है। सबसे पहले, यह मॉडल के गणना ग्राफ़ को समाहित करता है, जिससे आसान मॉडल साझाकरण और परिनियोजन सक्षम होता है। इसका मतलब यह है कि सेव्डमॉडल को मूल प्रशिक्षण कोड तक पहुंच की आवश्यकता के बिना अन्य TensorFlow प्रोग्राम द्वारा लोड और उपयोग किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, सेव्डमॉडल प्रारूप वर्जनिंग की अनुमति देता है, कई मॉडल संस्करणों के प्रबंधन को सक्षम करता है और मॉडल अपडेट और रोलबैक की सुविधा प्रदान करता है।
"एक्सपोर्ट_सेव्डमॉडल" फ़ंक्शन के उपयोग को स्पष्ट करने के लिए, निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें। मान लीजिए कि हमने TensorFlow का उपयोग करके छवि वर्गीकरण के लिए एक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को प्रशिक्षित किया है। प्रशिक्षण के बाद, हम प्रशिक्षित मॉडल को सेव्डमॉडल प्रारूप में सहेजने के लिए "export_savadmodel" फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह हमें बाद में मॉडल को लोड करने और पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना नई छवियों पर भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।
"एक्सपोर्ट_सेव्डमॉडल" फ़ंक्शन का उपयोग करके मॉडल को निर्यात करके, हम इसे मोबाइल डिवाइस, वेब सर्वर या क्लाउड वातावरण जैसे विभिन्न प्लेटफार्मों पर आसानी से तैनात कर सकते हैं। बड़े पैमाने पर मॉडल तैनात करते समय यह लचीलापन विशेष रूप से मूल्यवान है, क्योंकि यह विभिन्न प्रणालियों और रूपरेखाओं के साथ निर्बाध एकीकरण को सक्षम बनाता है।
TensorFlow में "export_savadmodel" फ़ंक्शन मानकीकृत SavedModel प्रारूप में प्रशिक्षित मॉडल निर्यात करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है। यह विभिन्न प्लेटफार्मों और प्रोग्रामिंग भाषाओं में मशीन लर्निंग मॉडल को साझा करने, तैनात करने और उपयोग करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है।
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