第三个是tf.saved_model.save(model,'文件夹名')和 tf.saved_model.load('文件夹名') 注意:这里是文件夹名称!! 当我们使用这个方法后,对应目录下会出现一个文件夹,文件夹下有两个子文件夹和一个子文件:assets、variables、save_model.pb TensorFlow 为我们提供的SavedModel这一格式可在不同的平台上部署模型...
tf.saved_model.simple_save(sess, "./model", inputs={"myInput": x}, outputs={"myOutput": y}) 1. 2. 3. 4. 使用saved model格式预测 import tensorflow as tf import numpy as np from PIL import Image with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: tf.saved_model.loader.load(sess, ["...
需要注意,load函数中第二个参数是tag,需要和保存模型时的参数一致,第三个参数是模型保存的文件夹。 调用load函数后,不仅加载了计算图,还加载了训练中习得的变量值,有了这两者,我们就可以调用其进行推断新给的测试数据。 小结 将过程捋顺了之后,你会发觉保存和加载SavedModel其实很简单。但在摸索过程中,也走了不少...
saved_model.load()是TensorFlow中用于加载保存的模型的函数。 saved_model.load()函数可以通过指定保存的模型路径来加载模型,并返回一个可以直接使用的模型对象。加载后的模型可以用于进行预测、推理和其他相关操作。 以下是使用saved_model.load()的基本步骤: 导入TensorFlow库:首先需要导入TensorFlow库,确保已经安装了...
保存模型:使用tf.saved_model.save(model, export_dir)保存模型。这里的model是模型实例,export_dir是保存模型的目录路径。 # 构建模型(示例)# ...(同上)# 保存模型tf.saved_model.save(model,'saved_model_dir') 2. 加载模型 加载SavedModel格式的模型使用tf.saved_model.load()函数。此函数接受保存模型的目...
SavedModel 格式 SavedModel 格式是另一种序列化模型的方式。以这种格式保存的模型可以使用 tf.keras.models.load_model 还原,并且与 TensorFlow Serving 兼容。 #一样我们还是创建一个模型实例并简单训练下 model = create_model() model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) ...
1.2 保存为SavedModel文件 keras.experimental.export_saved_model(model, 'saved_model') new_model = keras.experimental.load_from_saved_model('saved_model') new_prediction = new_model.predict(x_test) np.testing.assert_allclose(predictions, new_prediction, atol=1e-6) # 预测结果一样 1.3仅保...
TF2.0 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档:保存与加载模型 Save and Restore model 主要内容:使用tf.keras接口训练、保存、加载模型,数据集选用 MNIST 。 1 2 $ pip install -q tensorflow==2.0.0-beta1 $ pip install -q h5py pyyaml 准备训练数据
return model model = create_model() model.summary() Model: "sequential_2" ___ Layer (type) Output Shape Param # === dense_4 (Dense) (None, 128) 100480 ___
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(path) builder.add_meta_graph_and_variables(sess,['cpu_server_1']) 3、加载模型 with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: tf.saved_model.loader.load(sess, ['cpu_server_1'], pb_file_path+'savemodel') ...