Grafik yang dibekukan dalam konteks TensorFlow mengacu pada model yang telah dilatih sepenuhnya, lalu disimpan sebagai satu file yang berisi arsitektur model dan bobot yang dilatih. Grafik yang dibekukan ini kemudian dapat diterapkan untuk inferensi di berbagai platform tanpa memerlukan definisi model asli atau akses ke data pelatihan. Penggunaan grafik beku sangat penting dalam lingkungan produksi yang fokusnya adalah membuat prediksi, bukan melatih model.
Salah satu keuntungan utama menggunakan grafik beku adalah kemampuannya untuk mengoptimalkan model untuk inferensi. Selama pelatihan, TensorFlow melakukan berbagai operasi yang tidak diperlukan untuk inferensi, seperti penghitungan gradien untuk propagasi mundur. Dengan membekukan grafik, operasi yang tidak diperlukan ini dihilangkan, sehingga menghasilkan model yang lebih efisien yang dapat membuat prediksi lebih cepat dan dengan sumber daya komputasi yang lebih rendah.
Selain itu, membekukan grafik juga menyederhanakan proses penerapan. Karena grafik yang dibekukan berisi arsitektur model dan bobot dalam satu file, maka lebih mudah untuk didistribusikan dan digunakan pada perangkat atau platform yang berbeda. Hal ini sangat penting untuk penerapan di lingkungan dengan sumber daya terbatas seperti perangkat seluler atau perangkat edge yang memori dan daya pemrosesannya terbatas.
Manfaat utama lainnya menggunakan grafik beku adalah memastikan konsistensi model. Setelah model dilatih dan dibekukan, model yang sama akan selalu menghasilkan keluaran yang sama dengan masukan yang sama. Reproduksibilitas ini penting untuk aplikasi yang mengutamakan konsistensi, seperti dalam bidang kesehatan atau keuangan.
Untuk membekukan grafik di TensorFlow, Anda biasanya memulai dengan melatih model Anda menggunakan TensorFlow API. Setelah pelatihan selesai dan Anda puas dengan performa model, Anda kemudian dapat menyimpan model sebagai grafik beku menggunakan fungsi `tf.train.write_graph()`. Fungsi ini mengambil grafik komputasi model, beserta bobot yang dilatih, dan menyimpannya ke satu file dalam format Protocol Buffers (file `.pb`).
Setelah membekukan grafik, Anda dapat memuatnya kembali ke TensorFlow untuk inferensi menggunakan kelas `tf.GraphDef`. Hal ini memungkinkan Anda memasukkan data masukan ke dalam model dan memperoleh prediksi tanpa harus melatih ulang model atau memiliki akses ke data pelatihan asli.
Penggunaan grafik beku di TensorFlow sangat penting untuk mengoptimalkan model untuk inferensi, menyederhanakan penerapan, memastikan konsistensi model, dan memungkinkan reproduktifitas di berbagai platform dan lingkungan. Dengan memahami cara membekukan grafik dan memanfaatkan manfaatnya, pengembang dapat menyederhanakan penerapan model pembelajaran mesin mereka dan memberikan prediksi yang efisien dan konsisten dalam aplikasi dunia nyata.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals