Tensorflowを使用して、Pythonを使用して構築されたモデルをエクスポートするにはどうすればよいですか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズムや深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。

これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークでの作業をサポートします。非常にスケーラブルで、多くの一般的なデータセットが付属しています。 GPU計算を使用し、リソースの管理を自動化します。多数の機械学習ライブラリが付属しており、十分にサポートされ、文書化されています。フレームワークには、ディープニューラルネットワークモデルを実行し、それらをトレーニングし、それぞれのデータセットの関連する特性を予測するアプリケーションを作成する機能があります。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは多次元配列またはリストに他なりません。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

例

以下はコードスニペットです-

print("The model is being exported")
export_model = tf.keras.Sequential(
   [binary_vectorize_layer, binary_model,
   layers.Activation('sigmoid')])
print("The model is being compiled")
export_model.compile(
   loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
   optimizer='adam',
   metrics=['accuracy'])
print("The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings")
loss, accuracy = export_model.evaluate(raw_test_ds)
print("The accuracy of the model is : {:2.2%}".format(binary_accuracy))

コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

出力

The model is being exported
The model is being compiled
The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings
250/250 [==============================] - 4s 13ms/step - loss: 0.5296 - accuracy: 0.8078
The accuracy of the model is : 81.10%

説明

• 「TextVectorization」レイヤーは、モデルにフィードされる前にデータセットに適用されます。

• モデルが生の文字列を処理する必要がある場合は、「TextVectorization」レイヤーをモデル内に適用できます。

• これを実現するために、トレーニング中に使用されたウェイトを使用して新しいモデルが作成されます。