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Curso de TensorFlow.js

Curso de TensorFlow.js

Alejandro Santamaria

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Almacenamiento de modelos de redes neuronales

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Reto

  • Para importar modelos de Tensorflow y Keras se deben seguir los siguientes pasos (fuente):

    • Instalar el convertidor
    pip install tensorflowjs
    
    • Para tensorflow utilizar el comando tensorflowjs_converter indicando los par谩metros seg煤n el tipo de modelo a importar:
      • input_path: ruta donde est谩 el modelo de tensorflow
      • output_path: ruta donde se guardar谩 el modelo para tensorflow.js
      • 鈥搃nput_format: tipo de modelo de tensorflow que se est谩 importando
      • 鈥搊utput_node_names: nombre de los nodos de salida separados por coma
      • 鈥搒aved_model_tags: nombre de las etiquetas del modelo a cargar separados por coma (s贸lo aplica para modelos de tipo SavedModel)
    • Para keras utilizar el comando tensorflowjs_converter indicando los par谩metros necesarios para indicar que se trata de un modelo que proviene de Keras:
      • 鈥搃nput_format: keras
      • input_path: ruta del modelo a importar
      • output_path: ruta donde se guardar谩 el modelo para tensorflow.js

Formatos para el almacenamiento

  • JSON: para las capas neuronales y sus componentes.
  • Formato binario: para los pesos y bias que se configuran en el entrenamiento. Se guarda en este formato porque es la manera m谩s 贸ptima de almacenar grandes cantidades de datos.
  • El modelo es guardado con model.save()

Esquemas de url

  • localstorage:// 鈫 almacenamiento particular del navegador asociado a la sesi贸n de usuario dentro de la p谩gina web.
  • indexeddb:// 鈫 para modelos m谩s grandes que localstorage e igualmente asociados al navegador.
  • downloads:// 鈫 descarga los archivos binarios y el JSON
  • h t t p : / / h t t p s : //鈫 envia un post a la direcci贸n especificada donde se guardar谩 el modelo (se debe tener configurado ese servidor).
  • file:// 鈫抲sada 煤nicamente con nodejs para guardar el modelo en el sistema de archivos del servidor.

Me gusta el curso, pero se nos ha vuelto muy te贸rico. Aun ni siquiera s茅 instalar Tensorflow.js en mi m谩quina, o de forma local.

Esquemas url (schemes)

- localstorage:// > Es unalmacenamiento en particular del navegador y que esta sociado a la sesion del usuario dentro de esa pagina web.
- indexddb:// > Es una forma de almacenamiento mucho mas avanzada y que permite almacenar modelos un poco mas grandes que localstorage, pero que igual esta asociado al navegador.
- downloads:// > Cuando utilizamos este esquema, el navegador pedira que si queremos guardar dos archivos en la carpeta de Downloads. Un archivos .json para la topologia y un archivo .bin para el peso de la red neuronal.
- http:// https:// > Envia un post a una direccion configurada donde se almacenara ese modelo. Debemos tener configurado un servidor en esa direccion que pueda almacenar ese modelo para un uso futuro.
- file:// > Se puede utilizar unicamente con Node.js para guardar el modelo en el sistema de archivos donde esta ese servidor.