TensorFlow 2.0 Alpha : ガイド : サービングへの単純なパス (翻訳/解説)
sales-info【TensorFlow 2.0 Alpha: ガイド: TF サービングへの単純なパス】
TensorFlow 2.0 の alpha 0 がリリースされると同時に、チュートリアルやガイドも併せて公開されましたので、順次翻訳しています。ガイドの翻訳は今回で完了です。
今回翻訳したのはプログラマーズガイドの SavedModel のページです。SavedModel コマンドライン・インターフェイスについても詳述されます。
SavedModel フォーマットは重み (チェックポイント) に加えてモデルで定義された計算のシリアライズされた記述を含みます、つまり完全な TensorFlow プログラムを含みます。モデルを作成したソースコードから独立で、実行するために元のモデル構築コードを必要としません。
そのため他のプログラミング言語 (C, C++, Java, Go, Rust, C# etc. TensorFlow API) のプログラムを通した配備に適していて、TensorFlow Serving をはじめとする TFLite, TensorFlow.js による配備、更には TFHub によるモデル共有において有用です。
