تصدير نماذج TensorFlow من Python للاستخدام في C++: دليل شامل

في عملية تصدير نماذج TensorFlow من Python للاستخدام في C++، يتعين عليك اتباع أسلوب دقيق لضمان نجاح العملية دون وجود أخطاء. يظهر من الكود الذي قدمته أنك تواجه مشكلات في عملية التصدير باستخدام الأساليب المختلفة.

في الأساس، يمكنك استخدام الطريقة الأولى (Method 1) والتي تتضمن استخدام tf.train.export_meta_graph. ومع ذلك، يجدر بك التحقق من بعض النقاط لضمان نجاح هذه العملية.

أولاً، يبدو أن هناك خطأ في كود التصدير، حيث يجب عليك استخدام saver_def=None بدلاً من saver_def=saver.restore(sess, checkpoint)، لأن هذا الجزء من الكود يعيد تحميل المتغيرات وليس تحديدًا للـ Saver.

ثانياً، يجب أن يتم تصدير الميتا غراف بصيغة بروتوباف (protobuf)، لذا يجب عليك ضبط as_text على True بدلاً من False، ولكن هذا يعتمد على متطلبات تطبيقك النهائي.

الخطأ الذي واجهته يشير إلى وجود مشكلة في بيانات UTF-8، قد يكون ذلك ناتجًا عن تشغيل البرنامج في بيئة غير UTF-8. يمكنك محاولة تشغيل البرنامج في بيئة UTF-8 أو التأكد من أن البيانات المتعلقة بالنصوص تتبع تنسيق UTF-8 بشكل صحيح.

بالنسبة للطريقة الثانية (Method 2)، يظهر أن النموذج يحمل بنجاح ولكن يتعذر تهيئة بعض المتغيرات. يمكنك حل هذه المشكلة عن طريق تأكيد تهيئة جميع المتغيرات اللازمة قبل تصدير النموذج. يمكنك استخدام sess.run(tf.global_variables_initializer()) لتهيئة جميع المتغيرات قبل تصدير النموذج.

باستخدام هذه النصائح وتعديلات الكود، يجب أن تتمكن من تصدير النموذج بنجاح واستخدامه في C++. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة إضافية أو توضيح إضافي، فأنا هنا للمساعدة.

في عملية تصدير نماذج TensorFlow من Python للاستخدام في C++, تواجه العديد من التحديات والأخطاء المحتملة، ويبدو أنك تعاني من مشكلات تتعلق بعملية تصدير الرسوم البيانية. سأقدم لك إرشادات وتوضيحات لتساعدك على تجاوز هذه الصعوبات وتحقيق هدفك.

أولاً وقبل كل شيء، يجب عليك التأكد من أن نموذج TensorFlow الخاص بك يعمل بشكل صحيح في Python قبل محاولة تصديره إلى C++. يبدو أن لديك مشكلات مع عمليات التصدير التي قمت بها، لذا دعونا نركز على كيفية تجاوز هذه الصعوبات.

الخطوة 1: استخدام tf.saved_model بدلاً من tf.train.export_meta_graph

استخدم tf.saved_model لتصدير نموذجك بدلاً من tf.train.export_meta_graph. هذا يتيح لك تعريف نموذج TensorFlow بشكل أفضل ويحسن عملية التصدير. قم بتغيير الجزء الخاص بالتصدير إلى الشكل التالي:

pythonCopy code
# بعد حفظ النموذج باستخدام Saver
saver.save(sess, checkpoint)

# استخدام tf.saved_model.simple_save لتصدير النموذج
from tensorflow.saved_model import simple_save

simple_save(sess,
            '/home/sander/tensorflow/tensorflow/examples/cat_face/data/saved_model',
            inputs={"input": x},
            outputs={"output": y})

الخطوة 2: تحقق من تهيئة المتغيرات بشكل صحيح

قد يكون الخطأ الذي واجهته مع “Attempting to use uninitialized value” ناجمًا عن عدم تهيئة بعض المتغيرات في النموذج الخاص بك. تأكد من أنك قمت بتهيئة جميع المتغيرات بشكل صحيح قبل تصدير النموذج. يمكنك استخدام tf.global_variables_initializer() لذلك.

pythonCopy code
# بعد تعريف النموذج وقبل تشغيل التدريب
sess.run(tf.global_variables_initializer())

الخطوة 3: تحقق من الملف المصدر للنموذج في C++

في الكود الخاص بك في C++، تأكد من أنك تشير إلى الملف الصحيح للنموذج (cat_graph.pb أو المجلد المحفوظ باستخدام tf.saved_model). تحقق من أن المسار والاسم صحيحين.

باتباع هذه الخطوات وتصحيح الأخطاء الشائعة، يجب أن تكون قادرًا على تصدير نموذج TensorFlow الخاص بك بنجاح من Python للاستخدام في C++.