TensorFlowPython保存模型签名常量简介

在TensorFlow中，我们可以使用SavedModel格式来保存和加载模型。SavedModel是一种机器学习模型的序列化格式，它包含了模型的计算图和训练得到的变量的取值。SavedModel还提供了一个签名常量（signature_constants）的机制，用来定义模型的输入和输出。

签名常量允许我们指定模型所需的输入信息和输出信息，在模型保存后，可以使用这些信息来构建输入数据和读取输出数据。这尤其对于使用模型进行推理非常有用，因为我们可以确切知道如何准备输入和解析输出。

在TensorFlow中，我们可以使用tf.saved_model.signature_constants模块来访问这些签名常量。它提供了以下几个常量：

- DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: 默认的用于模型推理的签名常量名称

- PREDICT_METHOD_NAME: 默认的用于模型推理的方法名称

- CLASSIFY_METHOD_NAME: 默认的用于模型分类的方法名称

- REGRESS_METHOD_NAME: 默认的用于模型回归的方法名称

- KEY_INPUTS: 输入参数的键

- KEY_OUTPUTS: 输出参数的键

下面是一个使用签名常量的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.saved_model import signature_constants

# 创建计算图
x = tf.constant([[1, 2, 3]])
y = tf.constant([[4, 5, 6]])
output = tf.add(x, y)

# 创建签名常量
signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={"x": tf.saved_model.utils.build_tensor_info(x),
            "y": tf.saved_model.utils.build_tensor_info(y)},
    outputs={"output": tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output)},
    method_name=signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)

# 创建SavedModel
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('./saved_model')
builder.add_meta_graph_and_variables(
    tf.Session(), [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
    signature_def_map={
        signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature})
builder.save()

在这个例子中，我们首先创建了一个计算图，用到了两个常量x和y，并使用add操作将它们相加得到了一个输出output。接下来，我们使用了tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def函数来创建了一个签名常量signature。这个签名常量指定了模型的输入为x和y，并将输出定义为output。

然后，我们使用tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder类来创建了一个SavedModel，并将计算图和签名常量添加到了SavedModel中。最后，我们使用builder.save()保存了SavedModel。

通过上述的方式，我们可以灵活定义模型的输入和输出，并保存模型的结构和参数。在之后使用模型进行推理时，我们可以使用签名常量来准确地预处理输入和解析输出。这在实际应用中非常有用，因为我们可以知道如何正确地使用模型，并且可以避免输入输出的格式错误。