Python中TensorFlow保存模型签名常量的详解与实践

在TensorFlow中，可以通过保存模型的签名常量来为模型定义输入和输出的格式，使得模型在进行推理时更加灵活和方便。本文将介绍如何使用TensorFlow保存模型签名常量，并给出一个使用例子。

首先，我们需要定义输入和输出的格式。对于输入，我们可以定义多个输入参数的名称、类型和形状。对于输出，我们也可以定义多个输出参数的名称、类型和形状。在定义输入和输出格式时，可以使用TensorFlow的数据类型，如tf.float32、tf.int32等。

接下来，我们可以使用tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def函数来创建一个签名。build_signature_def函数需要传入一个字符串到TensorInfo的字典，其中字符串是输入或输出参数的名称，TensorInfo包含了参数的形状和数据类型。创建签名时，我们还可以指定模型的输入输出名称和版本号。

在保存模型时，我们可以使用tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder类来创建一个SavedModel。SavedModelBuilder类提供了一个add_signature函数，可以将创建的签名添加到SavedModel中。

下面是一个使用TensorFlow保存模型签名常量的例子：

import tensorflow as tf

# 定义输入参数格式
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='input_tensor')
input_info = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_tensor)

# 定义输出参数格式
output_tensor = tf.add(input_tensor, 5, name='output_tensor')
output_info = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output_tensor)

# 创建签名
signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={'input': input_info},
    outputs={'output': output_info},
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)

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

在上述代码中，我们首先定义了一个输入参数input_tensor，它的形状是[None, 10]，数据类型是tf.float32。然后，我们使用build_tensor_info函数创建了一个TensorInfo对象input_info。

接着，我们定义了一个输出参数output_tensor，它是将输入参数加上5。同样地，我们使用build_tensor_info函数创建了一个TensorInfo对象output_info。

然后，我们使用build_signature_def函数创建了一个签名，指定输入为input_info，输出为output_info，并将签名名称设置为"default".

最后，我们使用SavedModelBuilder类创建了一个SavedModel，指定了模型的元图和变量以及签名常量。然后，我们调用builder.save()保存模型。

使用SavedModel可以很方便地进行模型推理，例如：

import tensorflow as tf

with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], './saved_model')
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input_tensor:0')
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output_tensor:0')

    input_data = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]]
    output_data = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})
    print(output_data)

在上述代码中，我们首先使用tf.saved_model.loader.load函数来加载SavedModel。然后，我们可以通过sess.graph.get_tensor_by_name函数获取输入和输出tensor。最后，我们使用sess.run进行模型推理，传入待推理的输入参数，并接收模型输出。

以上就是使用TensorFlow保存模型签名常量的详细介绍和实践。通过保存模型签名常量，可以使得模型在不同的场景下更加灵活和方便地进行推理。