使用tf.saved_model.load将 SavedModel 重新加载到 Python 中 可以用TensorFlow自带的 SavedModel 命令行界面 (CLI) 查看SavedModel模型,例如 saved_model_cli show--dir/tmp/saved_model_dir--all saved_model_cli show --dir /tmp/saved_model_dir --all tf.saved_model.load()的返回值是: Returns: A t...
在TensorFlow中,当你使用tf.saved_model.load函数来加载一个SavedModel时,如果遇到错误信息“ValueError: Importing a SavedModel with tf.saved_model.load requires a 'tags=' argument if there is more than one MetaGraph”,这通常意味着该SavedModel包含多个MetaGraph,而tf.saved_model.load需要你指定加载哪一...
tf.saved_model.loader.load(sess, ["serve"], PATH).signature_def['predict'].inputs['input'].name:用signature_def方法从导入的模型中提取签名。和3)作用是一样的。 sess.graph.get_tensor_by_name:加载输入输出变量,注意这里的变量name都需要加上":0",如"input"变为"input:0" 最后像之前那样sess...
当模型导出为 SavedModel 文件时，无需建立模型的源代码即可再次运行模型，这使得 SavedModel 尤其适用于...
model.save("my_model") tensorflow_graph = tf.saved_model.load("my_model") x = np.random.uniform(size=(4, 32)).astype(np.float32) predicted = tensorflow_graph(x).numpy() 请注意,此方式有缺点: tf.saved_model.load 返回的对象不是 Keras 模型,因此不太容易使用。例如,您将无法访问 .predic...
model = tf.saved_model.load( "savedmodel" ) concrete_func = model.signatures[ "serving_default " ] concrete_func.inputs[0].set_shape([1, 256, 256, 3]) converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([concrete_func]) ...
Status::OK();};auto post_load_resource_estimator=[bundle_factory,path](ResourceAllocation*estimate){returnbundle_factory->EstimateResourceRequirement(path,estimate);};loader->reset(newSimpleLoader<SavedModelBundle>(servable_creator,resource_estimator,{post_load_resource_estimator}));//lfz 执行这里...
3.2 加载pb saved model 代码语言:txt 复制 imported = tf.saved_model.load(export_dir) f = imported.signatures["predict"] def predict(dataframe): for row in dataframe.itertuples(): feature_map = {} feature_map[l] = tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[getattr(row,l)]...
model = tf.keras.models.load_model('./my_model.h5') ValueError Traceback (most recent call last) in () ---> 1 model_1 = tf.keras.models.load_model('./my_model.h5') 2 3 tf.saved_model.simple_save( 4 tf.keras.backend.get_session(), 5 "./h...
关于使用saved_model进行模型恢复唯一需要注意的一点就是:在tf.saved_model.loader.load函数中的第二个参数,我们需要传入模型保存时输入的tag,若是使用的简单保存方法,那tag就是tf默认传入的“serve”或者预定义常量tag_constants.SERVING。 上面说到使用checkpoint无法在tf-1.2下载入该模型,其实是不够准确的,要想使用...