Я обучил модель классификации изображений с помощью pytorch.
Теперь я хочу перенести ее из исследовательского в производственный конвейер.
Я подумываю об использовании расширенного TensorFlow. У меня нет никаких сомнений в том, что я смогу использовать свою обученную модель PyTorch в расширенном конвейере TensorFlow (я могу преобразовать обученную модель в ONNX, а затем в формат, совместимый с Tensorflow). Я не хочу переписывать и переобучать обучающую часть для TensorFlow, так как это будет огромным накладным расходом. Возможно ли это или есть ли лучший способ создать модели, обученные PyTorch?
Tensorflow Extended: можно ли использовать цикл обучения pytorch в расширенном потоке Tensorflow
Ответы (1)
Вы должны иметь возможность преобразовать свою модель классификации изображений PyTorch в формат Tensorflow с помощью ONNX, если вы используете стандартные слои. Я бы порекомендовал выполнить преобразование, а затем просмотреть сводные данные по обеим моделям, чтобы убедиться, что они относительно похожи. Кроме того, проведите несколько тестов, чтобы убедиться, что ваша преобразованная модель справляется с любыми конкретными крайними случаями, которые у вас есть. Убедившись, что преобразованная модель работает, сохраните ее в формате TF SavedModel, и тогда вы сможете использовать ее в Tensorflow Extended (TFX).
Дополнительную информацию о процессе преобразования см. В этом руководстве: https://learnopencv.com/pytorch-to-tensorflow-model-conversion/
person
accraze
schedule
14.02.2021
