"すべてのモデルの推定" を使用したモデルの推論Model Inference using TensorFlow

次の notebook は、推奨される推論ワークフローに従います。The notebook below follows our recommended inference workflow. この例では、事前トレーニング済みの ResNet-50 モデルと TFRecords を入力データとして使用して、モデルの推定を行う方法を示します。This example demonstrates how to do model inference using TensorFlow with pre-trained ResNet-50 model and TFRecords as input data. 次の例を理解するには、次の操作方法について理解しておく必要があります。In order to understand the following example, you need to understand how to do the following:

BinaryType は、PyArrow 0.10.0 以上での矢印ベースの変換によってサポートされています。BinaryType is supported by Arrow-based conversion in PyArrow 0.10.0 and above. Databricks Runtime 5.3 ML以降で実行する場合は、PyArrow をインストールする必要はありません。If you run on Databricks Runtime 5.3 ML or above, you do not need to install PyArrow. Databricks Runtime 4.1-5.2 ML には PyArrow 0.8.0 以降が含まれています。Databricks Runtime 4.1-5.2 ML contains PyArrow 0.8.0. これらのランタイムでは、PyPI Databricks ライブラリとして PyArrow 0.10.0 以上をインストールする必要があります。On these runtimes you must install PyArrow 0.10.0 or above as a PyPI Databricks library.

「モデルの推定」Model inference with TensorFlow notebook

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