tf.saved_model.simple_save(sess,"./model",inputs={"myInput":x},outputs={"myOutput":y}) 这段代码将模型保存在./model目录。 当然你也可以采用比较复杂的写法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 builder=tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("./model")signature=predict_signatu...
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...
saved_model 保存/载入模型 先列出会用到的API class tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder # 初始化方法 __init__(export_dir) # 导入graph与变量信息 add_meta_graph_and_variables( sess, tags, signature_def_map=None, assets_collection=None, legacy_init_op=None, clear_devices=False, main_op=...
本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法。 如果我们需要训练并使用一个神经网络模型，一般情况下都是首先借助Python语言中完善的神经网络模型API对其加以训练，训练完毕后在C++、Java等语言...
首先构造SavedModelBuilder对象,初始化方法只需要传入用于保存模型的目录名,目录不用预先创建。 add_meta_graph_and_variables方法导入graph的信息以及变量,这个方法假设变量都已经初始化好了,对于每个SavedModelBuilder这个方法一定要执行一次用于导入第一个meta graph。
loader.restore(sess, trained_checkpoint_prefix)#export checkpoint to savedmodelbuilder =tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir) builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.TRAINING, tf.saved_model.SERVING], strip_default_attrs=True) ...
1. tf.saved_model.save 可以保存和恢复模型中参数的权值 导出模型:包含参数的权值,计算图无须源码即可再次运行模型,适用于模型的分享、部署 注意: 继承tf.keras.Model的模型,一些方法需要是计算图模式,比如call()方法必须用@tf.function修饰 代码语言:javascript ...
我导出了一个 SavedModel 现在我要将它加载回去并进行预测。它使用以下特征和标签进行训练: F1 : FLOAT32 F2 : FLOAT32 F3 : FLOAT32 L1 : FLOAT32 所以说我想输入值 20.9, 1.8, 0.9 得到一个 FLOAT32 预测。我该如何做到这一点?我已成功加载模型,但我不确定如何访问它以进行预测调用。 with tf.Session...
所以不能使用model.save(‘xxx.h5’)对模型进行保存 ,只能通过tf.saved_model或者是save_weights来保存。""" w_discriminator=keras.models.Sequential([# tf.keras.layers.Dense(32, use_bias=True, activation='relu', input_shape=(( n,))),# # tf.keras.layers.Dense(1, use_bias=False, activation...
tf.saved_model是TensorFlow推荐的另一种保存和加载模型的方式,它支持将模型保存为SavedModel格式。SavedModel格式是一种语言无关的序列化格式,可以轻松地用于TensorFlow Serving等部署工具中。 1. 保存模型 使用tf.saved_model.save()函数可以将模型保存为SavedModel格式。此函数接受一个模型实例和一个输出目录作为参数...