使用Python编写的TensorFlow保存模型签名常量示例

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.saved_model.save() 函数保存训练好的模型。保存的模型可以用于恢复模型并进行推断操作，也可以用于部署到生产环境中。

下面是一个使用 Python 编写的 TensorFlow 保存模型签名常量的示例：

import tensorflow as tf

# 定义保存模型路径
model_path = 'saved_model'

# 构建模型
input_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='input')
output = tf.layers.dense(input_, units=10, name='output')
prediction = tf.argmax(output, axis=1, name='prediction')

# 创建模型保存器
saver = tf.train.Saver()

# 训练模型...

# 保存模型
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 训练模型...
    
    # 保存模型
    saver.save(sess, model_path)
    print("Model saved successfully")

# 创建导出模型的签名常量
export_input = tf.constant(0, shape=[1, 784], dtype=tf.float32, name='input')
export_output = tf.constant(0, shape=[1, 10], dtype=tf.float32, name='output')
export_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={'input': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(export_input)},
    outputs={'output': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(export_output)},
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)

# 创建模型保存器并导出模型
with tf.Session() as sess:
    # 从保存的模型中恢复变量
    saver.restore(sess, model_path)
    print("Model restored successfully")
    
    # 构建保存模型的 builder
    builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(model_path)
    
    # 添加模型的默认图和签名常量
    builder.add_meta_graph_and_variables(
        sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
        signature_def_map={
            tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: export_signature
        }
    )
    
    # 保存模型
    builder.save()
    print("Model exported successfully")

上述示例中，首先定义了保存模型的路径 model_path，然后构建了一个简单的模型，包含一个输入节点 input_ 和一个输出节点 output。接着使用 tf.train.Saver() 创建了一个模型保存器。在训练模型并保存模型后，使用 tf.constant() 创建了导出模型的输入和输出常量 export_input 和 export_output。然后，使用 tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def() 函数创建了一个签名常量 export_signature，指定了模型的默认输入和输出节点名，并使用 tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder() 创建了一个模型保存器 builder。最后，使用 builder.add_meta_graph_and_variables() 方法将模型的默认图和签名常量添加到保存器中，并使用 builder.save() 方法保存模型。

使用以上示例，可以保存训练好的 TensorFlow 模型，并且使用签名常量导出模型供部署和推断使用。

下面是一个使用保存的模型进行推断的例子：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载保存的模型
exported_model = tf.saved_model.load('saved_model')

# 获取模型的签名常量信息
signature = exported_model.signature_def[tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]

# 获取输入和输出节点名
input_node_name = signature.inputs['input'].name
output_node_name = signature.outputs['output'].name

# 加载输入数据
input_data = np.random.rand(1, 784)

with tf.Session(graph=exported_model.graph) as sess:
    # 获取输入和输出节点
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(input_node_name)
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_node_name)
    
    # 进行推断
    prediction = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})
    
    print("Prediction result:", prediction)

以上例子中，首先使用 tf.saved_model.load() 函数加载保存的模型，并获取模型的签名常量信息。然后，通过签名常量中的输入和输出节点名，使用 sess.graph.get_tensor_by_name() 方法获取输入和输出节点。最后，通过 sess.run() 方法进行推断，并打印预测结果。