Блог

У меня есть модель тензорного потока с пользовательским компонентом, который содержит большой постоянный тензор, который используется в качестве справочной таблицы (через tf.gather ).

Пользовательский компонент построен из tf.Module, но не является моделью Keras.

Во время обучения, если я просто сохраню контрольные точки, используя tf.train.Контрольная точка, я не сохраняю постоянный тензор данных, и поэтому у меня нет данных, необходимых для последующей загрузки модели.

При сохранении модели с использованием tf.saved_model.save() все работает, но это занимает слишком много места для создания множества контрольных точек.

Я мог бы сначала сохранить единственную копию модели, а затем контрольные точки после этого, а затем собрать модель вместе при загрузке, но кажется, что должен быть лучший способ.

Вопрос: Какой наилучший способ упаковать постоянный тензор вместе с моделью, который делает сохранение, загрузку, обучение и вывод наиболее плавными и который позволяет мне сохранять контрольные точки или веса, которые не включают постоянный тензор?

Я хочу делать что-то наиболее удобным для тензорного потока способом, потому что меня слишком много раз кусали таинственные тайные сделки с тензорным потоком.