Aquí, nos centraremos en la formación de MetaGraph en TensorFlow. Esto nos ayudará a comprender el módulo de exportación en TensorFlow. El MetaGraph contiene la información básica, que se requiere para entrenar, realizar una evaluación o ejecutar inferencias en un gráfico previamente entrenado.
A continuación se muestra el fragmento de código para el mismo:
def export_meta_graph(filename = None, collection_list = None, as_text = False):
"""this code writes `MetaGraphDef` to save_path/filename.
Arguments:
filename: Optional meta_graph filename including the path. collection_list:
List of string keys to collect. as_text: If `True`,
writes the meta_graph as an ASCII proto.
Returns:
A `MetaGraphDef` proto. """
Uno de los modelos de uso típicos para el mismo se menciona a continuación:
# Build the model ...
with tf.Session() as sess:
# Use the model ...
# Export the model to /tmp/my-model.meta.
meta_graph_def = tf.train.export_meta_graph(filename = '/tmp/my-model.meta')