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Python tf.compat.v1.saved_model.simple_save用法及代码示例


构建适合服务的 SavedModel 的便利函数。 (已弃用)

用法

tf.compat.v1.saved_model.simple_save(
    session, export_dir, inputs, outputs, legacy_init_op=None
)

参数

  • session 用于保存元图和变量的 TensorFlow 会话。
  • export_dir SavedModel 将被存储到的路径。
  • inputs dict 将字符串输入名称映射到张量。这些将作为输入添加到 SignatureDef。
  • outputs dict 将字符串输出名称映射到张量。这些将作为输出添加到 SignatureDef。
  • legacy_init_op 对操作或操作组的传统支持在加载时恢复操作后执行。

警告：此函数已弃用。它将在未来的版本中删除。更新说明：此函数仅可通过 v1 兼容库作为 tf.compat.v1.saved_model.simple_save 使用。

在许多常见情况下，为服务保存模型将非常简单：

simple_save(session,
            export_dir,
            inputs={"x":x, "y":y},
            outputs={"z":z})

尽管在许多情况下，不必了解配置 SavedModel 的所有方法，但此方法具有一些实际意义：

  • 它将被视为推理/服务图(即使用标签 saved_model.SERVING )
  • SavedModel 将加载到 TensorFlow Serving 中并支持 Predict API。要使用 Classify、Regress 或 MultiInference API，请使用 tf.Estimator 或较低级别的 SavedModel API。
  • 一些 TensorFlow 操作依赖于磁盘上的信息或称为 "assets" 的其他信息。这些通常通过将资产添加到GraphKeys.ASSET_FILEPATHS 集合来自动处理。仅导出该集合中的资产；如果您需要更多自定义行为，则需要使用 SavedModelBuilder。

可以在此处找到有关 SavedModel 和签名的更多信息：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/saved_model/README.md

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.saved_model.simple_save。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。