मैंने 'चौड़े और गहरे' उदाहरण (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/learn/wide_n_deep_tutorial.py) के आधार पर एक मॉडल बनाया है।'विस्तृत और गहरे' मॉडल के लिए एक tensorflow सेवारत ग्राहक कैसे बनाएँ?
m = build_estimator(model_dir)
m.fit(input_fn=lambda: input_fn(df_train, True), steps=FLAGS.train_steps)
results = m.evaluate(input_fn=lambda: input_fn(df_test, True), steps=1)
print('Model statistics:')
for key in sorted(results):
print("%s: %s" % (key, results[key]))
print('Done training!!!')
# Export model
export_path = sys.argv[-1]
print('Exporting trained model to %s' % export_path)
m.export(
export_path,
input_fn=serving_input_fn,
use_deprecated_input_fn=False,
input_feature_key=INPUT_FEATURE_KEY
मेरा प्रश्न है, कैसे मैं इस निर्यात मॉडल से अनुमान लगाने के लिए एक ग्राहक बना सकता है:
मैं इस प्रकार मॉडल निर्यात किया है? साथ ही, क्या मैंने मॉडल को सही तरीके से निर्यात किया है?
आखिरकार मुझे जावा में भी ऐसा करने की आवश्यकता है। मुझे संदेह है कि मैं जीआरपीसी का उपयोग कर प्रोटो फाइलों से जावा कक्षाएं बनाकर ऐसा कर सकता हूं।
दस्तावेज़ीकरण बहुत स्केची है, इसलिए मैं यहां क्यों पूछ रहा हूं।
बहुत धन्यवाद!
क्या आपने [यह ट्यूटोरियल] देखा है (https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic.html)? कहां गलत हुआ? –
हाँ मैंने इस धन्यवाद को देखा है। यह अच्छा है अगर आप शुद्ध tensorflow का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन मैं tf.contrib.learn api का उपयोग कर रहा हूँ। मुझे यकीन नहीं है कि इस एपीआई का उपयोग कर क्लाइंट को निर्यात और कैसे बनाया जाए। –