TensorFlow sissejuhatus

Selles artiklis näeme TensorFlow arhitektuuri ülevaade. TensorFlow on platvormideülene teek ja seal on mõned levinumad mõisted nagu toimingud, seansid ja arvutamisgraafikud. TensorFlow Serving muudab uute algoritmide ja katsete hõlpsaks juurutamiseks, säilitades samas andmebaasi arhitektuuri ja API-sid.

Mis on Tensorflow arhitektuur?

Tensorflow on tavaliselt kasutatav sügava õppe raamatukogu, mille on ehitanud tehisintellekti kallal töötanud Google'i aju meeskond. See töötati välja nii, et seda saab kasutada mitmel protsessoril, GPU-l, samuti saab seda kasutada mobiilsetes seadmetes ning see toetab erinevaid ümbrisklasse nagu python, C ++ või Java ja Tensors - objektid, mis kirjeldavad vektorite, skalaaride ja muude tenoride vahelist lineaarset suhet. .

Tenorid pole midagi muud kui mitmemõõtmelised massiivid. TensorFlow arhitektuuri ja funktsioonide mõistmiseks peame kõigepealt mõistma mõnda terminit.

  1. Tensorflow Teenused
  2. Teenitavad versioonid
  3. Teenitavad ojad
  4. Tensorflow mudel
  5. Tensorflow laadurid
  6. Tensorflow allikad
  7. Tensorflow juhataja
  8. Tensorflow südamik
  9. Teenitava elu
  10. Taign Tensorflow arhitektuuris

1. Tensorflow servakivid

  • Tensorflow Servables on tavalised objektid, mida kasutatakse peamiselt arvutamiseks. TensorFlowi servitatav suurus on väga paindlik. Teenused on TensorFlow teenindamise kesksed lõpetamata üksused.
  • Hooldatav üksus võib sisaldada kõike, nagu see võib sisaldada nippe, otsingutabeleid. Hooldatavad objektid võivad olla igat tüüpi ja mis tahes liidesega, nende funktsioonide tõttu on neid tulevikus väga paindlik ja hõlpsasti täiustatud, näiteks asünkroonsed töörežiimid, voogesituse tulemused ja eksperimentaalsed API-liidesed.

2. Teenitavad versioonid

  • TensorFlow parandatavate versioonide säilitamiseks kasutatakse teenindatavaid versioone. See saab hakkama ühe või mitme Servable'i versiooniga. See aitab konfigureerida uusi algoritme, käepidemete raskusi ja muid muudatusi saab teha, andmeid saab laadida.
  • Samuti saab see muuta ja hallata versioone, lubada korraga mitu teenitavat versiooni.

3. Teenitavad ojad

See on Servables'i erinevate versioonide kogum. See salvestab selle järjest suuremas versioonide versioonis.

4. Tensorflow mudelid

  • TensorFlow mudel võib sisaldada ühte või mitut TensorFlow Servablet. Seda kasutatakse peamiselt masinõppeülesannetes, mis võivad sisaldada rohkem kui ühte algoritmi, mis sisaldab erinevat kaalu vastavalt mudelile, otsingutabelitele, mõõdikutele ja tabeli manustustele.
  • Seda saab serveerida mitmel erineval viisil, näiteks et otsingulaua teenindamiseks on erinevaid viise.

5. Tensorflow laadurid

  • Tensorflow laadur on API, mis haldab TensorFlow Servables elutsüklit. See pakub mõne õppealgoritmi jaoks ühist infrastruktuuri.
  • TensorFlow laaduri peamine kasutusala on Teenuste laadimine ja tühjendamine standardiseeritud laaduri API-de abil.

6. Tensorflow allikad

  • Allikad on pistikmoodulina töötamine. Tensorflow-allikas teeb servatava põhikäsitsemise, nagu ka servatava leidmise, juhul, kui see on teenitav.
  • Iga viide võib pakkuda ühte või mitut käsitatavat voogu korraga. Iga allikas pakub voo versiooni käitlemiseks laadimisnäidet. Ja iga teenitav voog laaditakse versioonipõhiselt.
  • Allikal on erinevad olekud, mida saab jagada erinevate versioonide ja mitme teenusega. Saab hakkama ka värskenduste või versioonide vahetamisega.

7. Tensorflow juhid

  • Tensorflow manager haldab hooldatava elutsüklit otsast lõpuni.
  • Serveeritava laadimine, teenindatav teenindamine, teenindatava mahalaadimine.
  • Haldaja saab vastuse kõigist leitavatest allikatest ja jälgib ka selle kõiki versioone. Haldaja võib ka üleslaadimisest keelduda või seda edasi lükata.
  • Funktsioon GetServableHandle () pakub liidest, mis aitab hallata TensorFlow Servables administratiivseid asju.

8. Tensorflow südamik

Tensorflow südamik sisaldab:

  • Elutsükkel, mõõdikud.
  • Tensorflow teenindav südamik võtab objektina servad ja laadurid.

9. Teenitava elu

Kogu protseduuri kohta selgitatakse, kuidas juhitavat kasutatakse, ja kogu hooldatava elutsüklit:

  • Allikas looge laaditajad erinevate serbiliste versioonide jaoks. Kliendi taotlus haldurile ja haldurile saatsid laaduritele püstitatud versiooni, laadivad ja teenindavad kliendi tagasi.
  • Laadur sisaldab metaandmeid, mida saab kasutada serverite laadimiseks. Tagasihelistamist kasutatakse halduri teavitamiseks teenitatavate lähtetekstide versioonidest. Haldur järgib versioonipoliitikat, mis aitab konfigureerida ja otsustada, mida järgmiseks vaja on.
  • Haldur kontrollib ka laadurite turvalisust, kui see on ohutu, siis ainult see annab laadurile vajalikud ressursid ja annab loa uue versiooni laadimiseks. Haldur pakub kliendi taotlusel eraldatavat seadet või taotleb selgesõnaliselt konkreetset versiooni või võib taotleda uusimat versiooni pärast seda, kui haldur tagastab käepideme serverile juurdepääsu saamiseks.
  • Dünaamiline haldur haldab käideldavaid versioone, rakendab versioonipoliitikat ja otsustab, kas versioon või uusim versioon tuleb laadida. Dünaamiline haldur eraldab laadurile mälu. Laadur käivitab TensorFlow graafiku ja uuendab TensorFlow graafiku kaalu.
  • Kui klient taotleb käitatavat serverit ja kontrollib versiooni, mida klient taotleb, tagastab dünaamiline haldur sellele käitlejale teenindatava taotletud versiooni.

10. Taskur Tensorflow arhitektuuris

  • Pakkimine on protseduur, mille käigus käsitletakse mitut taotlust üheks päringuks.
  • Selle protseduuri abil saame vähendada järelduste tegemise kulusid, eriti riistvara, näiteks GPU, TPU kiirendamiseks.
  • Tensorflow servable sisaldab vidistaja Vidinat, selle vidina abil saavad kliendid hõlpsalt koondada oma mitu konkreetset järeldusetaotlust ühte partiipäringusse. Nii saavad nad seda protseduuri tõhusalt läbi viia.

Järeldus - TensorFlow arhitektuur

Tensorflow Architecture esindab detsentraliseeritud süsteemi. See näitab, kuidas erinevad komponendid toimivad ja täidavad oma rolli detsentraliseeritud süsteemis. Teenindamine kliendi soovil ja mitme toimingu pakkimine paralleelselt. Mõned TensorFlow arhitektuuri parimad omadused on toimingute, riistvaralise kiirenduse ja dünaamilise halduri suvandite, laadurite, allikate ja juhitavate voogude pakkimine.

Soovitatavad artiklid

See on TensorFlow arhitektuuri juhend. Siin räägime sellest, mis on TensorFlow ja TensorFlow arhitektuuri parimatest omadustest. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Sissejuhatus iseloomuliku Tensorflowi
  2. TensorFlow vs säde | 5 parimat võrdlust
  3. Theano vs Tensorflow - suurimad erinevused
  4. TensorFlow alternatiivid | 11 parimat

Kategooria:

Suured andmed