TensorFlow의 "export_savedmodel" 기능은 쉽게 배포하고 예측에 사용할 수 있는 형식으로 훈련된 모델을 내보내는 데 중요한 도구입니다. 이 기능을 사용하면 모델 아키텍처와 학습된 매개변수를 모두 포함하여 TensorFlow 모델을 SavedModel이라는 표준화된 형식으로 저장할 수 있습니다. SavedModel 형식은 플랫폼에 구애받지 않도록 설계되었으며 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임워크에서 사용할 수 있으므로 매우 다양합니다.
"export_savedmodel" 기능을 사용할 때 사용자는 모델의 버전 번호와 함께 SavedModel이 저장되어야 하는 디렉토리를 지정합니다. SavedModel 디렉토리에는 전체 모델을 집합적으로 나타내는 여러 파일 및 하위 디렉토리가 포함되어 있습니다. 이러한 파일에는 모델의 아키텍처, 가중치, 변수, 자산 및 모델 추론에 필요한 추가 정보가 포함됩니다.
SavedModel 형식은 몇 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 모델의 계산 그래프를 캡슐화하여 모델을 쉽게 공유하고 배포할 수 있습니다. 즉, 원래 교육 코드에 액세스하지 않고도 SavedModel을 로드하고 다른 TensorFlow 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 또한 SavedModel 형식은 버전 관리가 가능하여 여러 모델 버전을 관리하고 모델 업데이트 및 롤백을 용이하게 합니다.
"export_savedmodel" 함수의 사용법을 설명하기 위해 다음 예를 고려하십시오. TensorFlow를 사용하여 이미지 분류를 위해 CNN(컨볼루션 신경망)을 훈련했다고 가정합니다. 학습 후 "export_savedmodel" 기능을 활용하여 학습된 모델을 SavedModel 형식으로 저장할 수 있습니다. 이를 통해 나중에 모델을 로드하고 재훈련할 필요 없이 새 이미지를 예측할 수 있습니다.
"export_savedmodel" 기능을 사용하여 모델을 내보내면 모바일 장치, 웹 서버 또는 클라우드 환경과 같은 다양한 플랫폼에 쉽게 배포할 수 있습니다. 이러한 유연성은 다양한 시스템 및 프레임워크와의 원활한 통합을 가능하게 하므로 대규모로 모델을 배포할 때 특히 유용합니다.
TensorFlow의 "export_savedmodel" 기능은 훈련된 모델을 표준화된 저장된 모델 형식으로 내보내기 위한 필수 도구입니다. 다양한 플랫폼과 프로그래밍 언어에서 기계 학습 모델을 공유, 배포 및 사용하는 프로세스를 간소화합니다.
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