TensorFlowPython保存模型签名常量的常见用法

在TensorFlow中，我们可以使用签名常量来保存和加载模型。签名常量可以存储输入和输出的名称，以及模型的计算图和变量。

以下是一些常见的用法和示例：

1. 保存模型签名常量：

import tensorflow as tf

# 创建计算图和定义变量
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='input')
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='output')
weight = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='weight')
bias = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='bias')
output = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, weight) + bias, name='softmax')

# 创建签名常量保存器
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('path/to/export')

# 添加签名常量
input_tensor = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(x)
output_tensor = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output)
signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={'input': input_tensor},
    outputs={'output': output_tensor},
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
)
builder.add_meta_graph_and_variables(
    session=tf.Session(),
    tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
    signature_def_map={tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature}
)

# 保存模型
builder.save()

2. 加载模型签名常量：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model_path = 'path/to/export'
loaded_model = tf.saved_model.loader.load(sess=tf.Session(), tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING], export_dir=model_path)

# 获取签名常量
signature_key = tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY
signature = loaded_model.signature_def[signature_key]

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

# 获取输入和输出张量
input_tensor = loaded_model.graph.get_tensor_by_name(input_name)
output_tensor = loaded_model.graph.get_tensor_by_name(output_name)

# 使用模型进行预测
input_data = ...  # 输入数据
with tf.Session(graph=loaded_model.graph) as sess:
    output_data = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

以上是一些TensorFlow中保存和加载模型签名常量的常见用法。通过保存和加载签名常量，我们可以方便地重用和部署模型。