TensorFlowPython保存模型签名常量的使用示例

在TensorFlow中，可以使用签名常量来保存模型。签名常量可以作为模型的一部分，用于描述输入和输出的格式和类型。通过保存签名常量，可以方便地加载和使用模型。

以下是使用TensorFlow Python API保存模型签名常量的示例：

import tensorflow as tf

# 构建模型
def model(inputs):
    hidden_layer = tf.layers.dense(inputs, 10, activation=tf.nn.relu)
    outputs = tf.layers.dense(hidden_layer, 1)
    return outputs

# 创建输入占位符
input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))

# 创建模型输出
model_output = model(input_placeholder)

# 定义签名常量
input_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
        inputs={
            'input': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_placeholder)
        },
        outputs={
            'output': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model_output)
        },
        method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
)

# 创建保存目录
save_path = './saved_model'
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(save_path)

# 添加模型到保存目录
builder.add_meta_graph_and_variables(
      tf.get_default_session(),
      tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
      signature_def_map={
          tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:
              input_signature,
      })

# 保存模型
builder.save()

上述示例中，我们首先构建了一个简单的模型，模型包含一个输入层和一个输出层，使用tf.layers.dense函数构建。然后我们创建了一个输入占位符input_placeholder，用于传递输入数据。

接着，我们定义了一个签名常量input_signature，使用tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def函数构建。签名常量中包含了输入和输出的描述，以及使用的方法名称。

然后，我们创建了一个保存目录save_path，使用tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder创建一个模型保存器builder。

最后，我们使用builder.add_meta_graph_and_variables方法将模型和变量添加到保存目录中，并指定了标签和签名常量。

最后，我们使用builder.save方法保存模型。

读取保存的模型可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

saved_model_dir = './saved_model'

with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    # 加载模型
    meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], saved_model_dir)

    # 获取签名常量
    signature_def = meta_graph_def.signature_def[tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]

    # 获取输入和输出的Tensor名称
    input_name = signature_def.inputs['input'].name
    output_name = signature_def.outputs['output'].name

    # 获取输入和输出的Tensor
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(input_name)
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_name)

    # 使用模型进行预测
    input_data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]]
    output_data = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

    print(output_data)

上述代码中，我们首先使用tf.saved_model.loader.load函数加载保存的模型，并指定了保存的目录和标签。然后，我们使用meta_graph_def.signature_def获取到签名常量。接着，我们使用签名常量中的输入和输出Tensor名称获取对应的Tensor对象。最后，我们使用获取到的输入和输出Tensor进行预测。

在上述代码中，我们通过构建签名常量将模型的输入和输出描述保存到了模型中，并且可以方便地加载和使用模型。这对于模型的部署和使用非常有用。