Какие есть форматы для сохранения модели машинного обучения в scikit-learn, keras, tenorflow и m xnet?

Question

Существует множество способов сохранить модель и ее вес. Это сбивает с толку, когда есть так много способов, а не любой источник, где мы можем прочитать и сравнить их свойства.

Некоторые из известных мне форматов:
1. Файл YAML - только структура
2. JSON Файл - только структура
3. Полная модель H5 - Keras
4 Только веса H5 - Keras
5. ProtoBuf - Развертывание с использованием сервировки TensorFlow
6. Pickle - Scikit-learn
7. Joblib - Scikit-learn - замена для Pickle, для объектов, содержащих большие данные.

Обсуждение:
В отличие от scikit-learn, Keras не рекомендует сохранять модели с использованием pickle. Вместо этого модели сохраняются в виде файла HDF5. Файл HDF5 содержит все, что вам нужно, чтобы не только загрузить модель для прогнозирования (т. Е. Архитектуру и обученные параметры), но и перезапустить обучение (т. Е. Настройки потери и оптимизатора и текущее состояние).

Какие есть другие форматы для сохранения модели для Scikit-learn, Keras, Tensorflow и M xnet? Кроме того, какую информацию мне не хватает в каждом из рассмотренных выше форматов?

Answer 1

Существует также формат TF JS, который позволяет использовать модель в Интернете или node.js средах. Кроме того, вам потребуется формат TF Lite , чтобы делать выводы на мобильных и периферийных устройствах. Совсем недавно TF Lite для микроконтроллеров экспортировал модель в виде байтового массива в заголовочный файл C.