График вычисления в тензорном потоке имеет некоторый узел input
и некоторый узел output
. input
представляет входной тензор в нейронную сеть, output
его прогноз. Некоторые другие подграфы подают на input
, некоторые потери (и другие вычисления) следуют по output
. По окончании обучения я хотел бы сохранить только (вперед) подграф между input
и output
. Можно ли удалить все остальные операционные системы? Deleting all but a few nodes in TensorFlow graph указывает, что это невозможно. Может быть, через де-тур по экспорту вещей, используя tf.train.export_meta_graph
?График вычисления черновиков в тензорном потоке
1
A
ответ
2
Хотя невозможно удалить узлы из tf.Graph
, TensorFlow включает инструменты, которые позволяют обрезать буфер протокола нижнего уровня tf.GraphDef
. TensorFlow graph transformation tool включает в себя проход преобразования, называемый strip_unused_nodes
, который позволяет вам называть набор входных узлов и набор выходных узлов и возвращает обрезанный tf.GraphDef
.
Смежные вопросы
- 1. Как интерпретировать тензорный график в тензорном потоке?
- 2. CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY в тензорном потоке
- 3. Как использовать tf.while_loop() в тензорном потоке
- 4. вычисление нескольких градиентов в тензорном потоке
- 5. Как реализовать скользящее окно в тензорном потоке?
- 6. Циклическая потеря в тензорном потоке
- 7. Функция индекса() в тензорном потоке?
- 8. Дублируйте сеть в тензорном потоке
- 9. Bilinear upsample в тензорном потоке?
- 10. Пользовательский отсева в тензорном потоке
- 11. RNN & партии в тензорном потоке
- 12. Уплотнение партии в тензорном потоке
- 13. Пакетная нормализация в тензорном потоке
- 14. Реализация MLP в тензорном потоке
- 15. Как Argsort в тензорном потоке?
- 16. входной конвейер в тензорном потоке
- 17. Сохранение модели в тензорном потоке
- 18. функция разворота в тензорном потоке?
- 19. Проблема дозирования в тензорном потоке
- 20. Внешнее изделие в тензорном потоке
- 21. Как заменить размер тензора в тензорном потоке?
- 22. Поезд только некоторых переменных в тензорном потоке
- 23. Переменный диапазон цикла в тензорном потоке
- 24. Вход переменной длины в тензорном потоке
- 25. Взвешенный случайный тензор выбирается в тензорном потоке
- 26. Как создать ансамбль в тензорном потоке?
- 27. Возможность повторного использования input_producer в тензорном потоке
- 28. Ошибка минимизации потерь в тензорном потоке
- 29. Параметры подачи в заполнители в тензорном потоке
- 30. Запись пользовательской функции стоимости в тензорном потоке
Как вы планируете кормить 'input', когда ops, предшествующий ему, удаляются? – Priyatham
Ну ... если вы действительно очень хотите, вы можете настраивать экспорт только обученных переменных, а затем настраивать их на меньший граф ... Но я не думаю, что можно создать граф, а затем обрезать его. –
@Priyatham 'sess.run (ouput, feed_dict = {input: my_own_preprocessed_stuff})' должен это делать. – osdf