Tensorflow-Modell in Google Cloud Storage exportieren

Ich versuche, mein Modell zu Google Cloud Storage zu exportieren. Ich habe tf.contrib.learn verwendet, um mein Modell zu erstellen, und folgte dem Beispiel der Irisklassifizierung.Tensorflow-Modell in Google Cloud Storage exportieren

Nach meiner Ausbildung und Auswertung möchte ich das Modell auf der Wolke speichern, damit ich Vorhersagen treffen kann, aber ich weiß nicht, wie man das Modell exportiert.

classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, 
              hidden_units=[100], 
              n_classes=50, 
              model_dir="Model_Logs")

Quelle

2017-06-23 Akash Patwal

Es gibt mehrere Iris Beispiele herum schweben. Kannst du auf den zeigen, den du benutzt? Können Sie außerdem angeben, ob Sie auf Cloud ml Engine oder lokal trainieren? Entweder ist in Ordnung, aber möglicherweise beeinflusst die Antwort – rhaertel80

Ich trainiere in der Cloud. Hier ist das Irisbeispiel, dem ich https://www.tensorflow.org/get_started/tf lerne gefolgt bin. Ich habe es nur als Vorlage benutzt. Ich habe meine Daten in der Cloud gehostet und konnte mein Modell trainieren. Ich habe nur Probleme beim Export. –

Das beste Beispiel der Ausbildung auf der Wolke ist wahrscheinlich census (canned estimator) oder census (custom estimator). Sie verwenden die gleiche Estimator-API, so dass dieser Teil vertraut sein sollte. Darüber hinaus verwenden sie die Klasse Estimator, um das Training automatisch durchzuführen. Die train_and_evaluate Methode wird von learn_runner.run auf dieser Klasse aufgerufen, die das Modell exportieren, wenn sie richtig konfiguriert, die die export_strategy zur Einrichtung kocht grundsätzlich nach unten und die model_dir

Wenn Sie die Dinge außerhalb der Experiment und learn_runner Frameworks tun möchten, können Sie rufen Sie einfach Estimator.export_savedmodel

Quelle

2017-06-26 16:50:31 rhaertel80

Tensorflow-Modell in Google Cloud Storage exportieren

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