Я в основном пытаюсь найти вычислительный график, который выполняется, когда я обучаю модель и предсказываю ее по отдельности.
Я пытался использовать tf.get_default_graph (), но я не уверен, что я должен получить.
Я получаю различное количество операций, если я получаю его в разных точках моего кода.
После построения модели.
После компиляции модели.
После примерки модели.
После прогнозирования с использованием модели.
После подгонки и прогнозирования с использованием модели.
model = Sequential()
model.add(Dense(output_shape, input_shape=input_shape, activation=None))
# Option 1
model.compile(optimizer="sgd", loss="binary_crossentropy")
# Option 2
model.fit(x=x_train, y=y_train, batch_size=4, epochs=2, verbose=1)
# Option 3
model.predict(x_train)
# Option 4
Глядя на трассировку тензорного потока, я замечаю, что на графике присутствует много операций, которые отсутствуют в трассировке. Особенно с прогнозом, когда вычислительный график показал около 80 операций, а трасса показала только 10.
Я пытался заглянуть в исходный код tenorflow, чтобы найти, что на самом деле выполняется, но я зашел в тупик, где мне нужно заглянуть в основной код c ++.