Einführung in TensorFlow

KAPITEL 10

Modelle mit TensorFlow exportieren und via Server bereitstellen

In diesem Kapitel lernen wir, Modelle zu speichern und zu exportieren, und zwar sowohl auf einfache Weise als auch mit fortgeschrittenen Verfahren für den Produktiveinsatz. Zu letzterem Zweck stellen wir TensorFlow Serving vor, eines von TensorFlows praktischsten Werkzeugen, um Produktivumgebungen aufzubauen. Wir beginnen dieses Kapitel mit einem schnellen Überblick zweier einfacher Möglichkeiten, Modelle und Variablen zu speichern: einmal, indem wir die Gewichte von Hand speichern und wieder zuweisen, und dann mithilfe der Klasse Saver, die beim Anlernen Zwischenstände unserer Variablen speichert und auch unser Modell exportiert. Schließlich wenden wir uns fortgeschrittenen ...