So speichern Sie ein Tensorflow-Modell in Google Datalab Notebook zur Offline-Vorhersage trainiert?

Question

Ich verwende Google Cloud Datalab Notebook, um mein Tensorflow-Modell zu trainieren. Ich möchte das trainierte Modell für die Offline-Vorhersage speichern. Ich habe jedoch keine Ahnung, wie ich das Modell speichern kann. Sollte ich eine Tensorflow-Modellierungsmethode verwenden oder gibt es dafür eine datalab/Google Cloud Storage-spezifische Methode? Jede Hilfe in dieser Hinsicht wird sehr geschätzt.

Answer 1

Sie können jede Tensorflow-Modellierungsmethode verwenden, aber ich würde vorschlagen, dass Sie sie in einem Google Cloud Storage-Bucket und nicht auf einem lokalen Datenträger speichern. Die meisten Tensorflow-Methoden akzeptieren Google Cloud Storage-Pfade anstelle von Dateinamen mit dem Präfix gs: //.

Ich würde empfehlen, den SavedModelBuilder zu verwenden, da es derzeit der portabelste ist. Es gibt ein Beispiel hier: https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/blob/master/flowers/trainer/model.py#L393