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,也走了不少的弯路,主要原
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, ["serve"], "./model") #这个model下面有variable...
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...
1.4 saved_model模式 虽然saved_model也支持模型加载,并进行迁移学习。可是不得不说saved_model几乎就是为了部署而生的,因为依靠tf.Serving部署模型时要求模型格式必须是saved_model格式。除此以外saved_model还有另外一个优点就是可以跨语言读取,所以本文也介绍一下这种模式的保存于加载。本文样例的保存在参数设置上会考...
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...
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) ...
LoadSavedModel函数的第一个参数是保存模型的目录路径。第二个参数是模型的标签(Tag),用于区分不同的模型版本。可以通过命令saved_model_cli show来查看模型的标签。例如,下面的命令将展示保存在/tmp/saved_model目录下的模型的标签: saved_model_cli show --dir/tmp/saved_model --all ...
保存好以后到saved_model_dir目录下,会有一个saved_model.pb文件以及variables文件夹。顾名思义,variables保存所有变量,saved_model.pb用于保存模型结构等信息。 载入 使用tf.saved_model.loader.load方法就可以载入模型。如 meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, ['tag_string'], saved_model_dir...
tf.saved_model.loader.load(sess, ['cpu_server_1'], pb_file_path+'savemodel') 接下来可以直接使用名字或者get_tensor_by_name后再进行使用 input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0') input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0') ...
model=create_model()model.fit(train_images,train_labels,epochs=5)# 以SavedModel格式保存整个模型 model.save("saved_model/my_model")new_model=tf.keras.models.load_model("saved_model/my_model")# 看到模型的结构 new_model.summary()# 评估模型 loss,acc=new_model.evaluate(test_images,test_labels...