Готовые модели в TensorFlow

В прикладных задачах часто берут готовую свёрточную сеть с заранее продуманной архитектурой и подстраивают её под свои данные. Веса можно оставить случайными или позже обучить, не собирая все блоки вручную.

Перед переносом модели в другую среду её записывают в формат SavedModel: в каталоге лежит описание вычислений и текущие параметры слоёв.

Для мобильных и встроенных устройств ту же схему сжимают конвертером в компактный набор байтов. Запуск на месте выполняет интерпретатор, которому выделяют память под входы и выходы и затем проводят один проход по графу.

Кроме одной архитектуры, в библиотеке есть и другие готовые сети под те же задачи. Отдельно конвертер умеет брать уже записанный SavedModel, а не только объект из Keras.

Со всем этим мы и будем разбираться в рамках данного раздела.