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Kubeflow实战系列:利用TFJob导出分布式TensorFlow模型

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发布于 06/25 14:09
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介绍

本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob导出分布式模型训练模型。

模型训练导出简介

前文中介绍了如何利用TFJob进行分布式的模型训练。对于深度学习的产品化来说,训练只是手段不是目的,目的是将通过训练产生的模型放到手机的程序里或者互联网的应用中,用于语音或者文字的识别等应用场景中。

export_model

TensorFlow Serving是Google开源的一个灵活的、高性能的机器学习模型服务系统,能够简化并加速从模型到生产应用的过程。它除了原生支持TensorFlow模型,还可以扩展支持其他类型的机器学习模型。但是TensorFlow Serving支持的模型文件格式是protobuf,而不是TensorFlow模型训练产生的checkpoint文件。这就需要能够将模型训练产生的model.ckpt转化成.pb文件。

在本示例中,我们会提供一个简单的方案示例: 将训练好的checkpoint从用于训练的NAS数据卷迁移到用于模型预测的NAS数据卷,用来给TensorFlow Serving系统加载。这里训练和预测的NAS数据卷,可以选择同一个NAS的不同子目录,只需要通过不同的PV进行标识即可。

 

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本文转载自:https://yq.aliyun.com/articles/603469?utm_content=m_1000003407

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