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Tensorflow で作成された、既にトレーニング済みで正確なモデルがあります。これをプロジェクトで実行するにはどうすればよいですか? モデルを読み込むことはできますが、ソフトウェアが生成している単一の画像をモデルに供給する方法がわかりません。

また、これが転移学習プロジェクトの場合、重みをロードする前にモデルをロードして作成する必要がありますか?

すべてのチュートリアルは、クラウドまたは私が避けたいローカル サーバーでセットアップする方法に関するものです。データを保存してから実行したくなりますが、それはかなり遅くなります。

追加: これを構築している私の環境は、Google colab Jupyter ノートブックです。これは、自己完結型でなければならない理由です。

TFX の tensorflow-data-validation に関して、いつ *Gen コンポーネントを使用する必要があるか、TFDV が提供するメソッドを使用する必要があるかを理解しようとしています。

具体的には、私を混乱させているのは、これを私のExampleGenとして持っていることです:

そこで、元の列車ファイルからではなく、列車の分割から統計を生成したいと考えたので、次のようにしてみました。

そしてそれはうまくいきます。しかし、その後、スキーマを推測してみました (ブザー音を挿入):

故意に、これにより以下のエラーが発生します。私はそれが正しいタイプではないことを十分に期待していましたが、StatsGen オブジェクトから適切な出力を抽出して infer_schema() メソッドにフィードする方法がわかりません。

または、*Gen ベースのコンポーネント構造のみを追求すると、ビルドされますが、スキーマや統計などを適切に視覚化する方法がわかりません。最後に、ここで tfdv.infer_schema() 呼び出しを使用している理由同様に不運な「display_schema()」呼び出しで、SchemaGen に渡そうとするとエラーが発生します。

上記のエラー:

私が実際に理解しようとしているのは、なぜ SchemaGen や StatisticsGen などのコンポーネントを使用して、TFDV から価値を得るために内部関数を使用する必要があるのか​​ということです。インタラクティブなパイプラインと非インタラクティブなシナリオを提供していると思いますが、グーグルでは不明です。

ファイル リーダーに頼るのではなく、データの分割に基づいて統計情報を生成して表示する方法があれば、それも知りたいです。(明らかでない場合は、はい、私は TFX を初めて使用します)。

ティア