TensorFlowPython保存模型签名常量的定义和用途

在TensorFlow中，我们可以使用SavedModel保存和加载模型。SavedModel是一种格式，可以用于将TensorFlow模型导出到不同的环境中进行推理，例如TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等。

在SavedModel中，模型的变量和计算图被存储为TensorFlow Serving能够识别的形式。为了方便使用SavedModel，TensorFlow提供了签名常量的定义和用途。

签名常量定义了导出模型时使用的输入和输出张量的名称和形状。通过定义这些常量，我们可以在导出的模型中进行相关的推理。

下面是一个使用签名常量的例子：

1. 定义模型

import tensorflow as tf

# 定义模型结构
def build_model():
    input = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28])
    output = tf.layers.dense(input, units=10)
    return input, output

# 构建模型
input, output = build_model()

# 定义模型的输入和输出签名常量
input_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={'input': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input)},
    outputs={'output': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output)})

# 创建SignatureDef对象
signature_def_map = {
    tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: input_signature
}

# 保存模型
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('./saved_model')
builder.add_meta_graph_and_variables(tf.get_default_session(),
                                     [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
                                     signature_def_map=signature_def_map)
builder.save()

在上面的例子中，我们首先定义了一个简单的模型，模型的输入是一个28x28的张量，输出是一个10维的张量。然后，我们使用tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def函数构建了输入和输出签名常量，并创建了一个SignatureDef对象。最后，我们将SignatureDef对象添加到SavedModelBuilder中，并保存为SavedModel。

2. 加载模型并进行推理

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.saved_model.load('./saved_model')

# 获取SignatureDef对象
signature_def = model.signature_def

# 获取输入和输出Tensor的名称
input_tensor_name = signature_def[tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['input'].name
output_tensor_name = signature_def[tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['output'].name

# 获取输入和输出Tensor
input_tensor = model.graph.get_tensor_by_name(input_tensor_name)
output_tensor = model.graph.get_tensor_by_name(output_tensor_name)

# 进行推理
with tf.Session(graph=model.graph) as sess:
    result = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

在上面的例子中，我们首先使用tf.saved_model.load函数加载了保存的模型。然后，我们通过model.signature_def获取了SignatureDef对象，并从中获取了输入和输出Tensor的名称。最后，我们通过名称获取了输入和输出Tensor，并使用它们进行了推理。

通过使用签名常量，我们可以在SavedModel中定义输入和输出张量的名称和形状，方便的在导出的模型中进行相关的推理操作。