Use PZMM to Save Tensorflow Model
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python, tensorflow
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza reproduciendo el TypeError de pzmm.PickleModel.pickleTrainedModel() con un modelo de TensorFlow y, después, compara el comportamiento solicitado con el flujo de trabajo save() y load_model() de TensorFlow. Se considerará terminado cuando exista una forma acordada y probada para que Model Manager gestione modelos de TensorFlow, o una alternativa documentada si no se admite el pickling directo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I was working with a customer who was trying to use the pzmm.PickleModel.pickleTrainedModel() function on a TensorFlow model, but they were getting a 'TypeError: can't pickle weakref objects'. My ideal solution would be to for the PickleTrainedModel() function to have the ability to ingest Tensorflow models or have a similar function available for Tensorflow models. For now, I think the work-around would be to use Tensorflow's save() function to save the model, make that model available to Model Manager, and then edit the score code to use Tensorflow's load_model() function instead of un-pickling the model, but I am open to other work-around ideas.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 52
- Forks
- 45
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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