Tensorflow - использование оценщика в интерактивном режиме - PullRequest
Новая
       3

Tensorflow - использование оценщика в интерактивном режиме

0 голосов
/ 06 мая 2018

Я пытаюсь использовать тензорную нейронную сеть в «интерактивном» режиме: моей целью было бы загрузить обученную модель, сохранив ее в памяти, а затем время от времени выполнять на ней вывод.

Проблема заключается в том, что, по-видимому, класс оценки тензорного потока (tf.estimator.Estimator) не позволяет этого делать.

Предсказание метода ( документация , источник ) принимает в качестве входных данных пакет объектов и путь к модели. Затем он создает сеанс, загружает модель и выполняет вывод. После этого сессия закрывается и для последующего вывода необходимо снова загрузить модель.

Как мне достичь желаемого поведения с помощью класса Estimator?

Спасибо

1 Ответ

0 голосов
/ 06 мая 2018

Возможно, вы захотите взглянуть на tfe.make_template, его цель - сделать код на основе графиков доступным в активном режиме.

Следуя примеру, приведенному во время саммита TF в 2018 году , это дало бы что-то вроде 

def apply_my_estimator(x)
  return my_estimator(x)

t = tfe.make_template('f', apply_my_estimator, create_graph_function=True)
print(t(x))
...