Python中的TensorFlow保存模型签名常量参考文档

在TensorFlow中，可以使用SavedModel来保存模型的签名常量。SavedModel是一种用于保存TensorFlow模型的格式，它可以包含模型的参数、计算图和操作等信息。在SavedModel中，可以使用签名常量来定义模型的输入和输出，以便在加载模型时能够方便地获得这些信息。

要保存模型的签名常量，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建计算图和会话

import tensorflow as tf

# 创建计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():

    # 定义输入
    input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
    
    # 构建模型
    ...

    # 定义输出
    output_tensor = ...
    
    # 定义签名常量
    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(output_tensor)},
        method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)

# 创建会话
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    ...

2. 创建SavedModel

# 创建SavedModel保存路径
export_dir = 'path/to/export_dir'

# 创建SavedModelBuilder
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)

# 添加元图和变量
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: signature})

# 保存SavedModel
builder.save()

在上述代码中，首先创建了一个计算图和会话。然后，使用tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def函数定义了一个签名常量，其中指定了输入和输出的信息。接下来，创建了一个SavedModel保存路径，并使用tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder创建了一个SavedModelBuilder对象。然后，使用builder.add_meta_graph_and_variables函数将计算图和变量添加到SavedModel中，并通过signature_def_map参数指定了签名常量。最后，调用builder.save()保存SavedModel。

在加载SavedModel时，可以使用以下代码获取模型签名常量的输入和输出信息：

import tensorflow as tf

# 加载SavedModel
export_dir = 'path/to/export_dir'
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], export_dir)

    # 获取签名常量的输入和输出
    signature_def = tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY
    input_info = sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def + '/input:0')
    output_info = sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def + '/output:0')

在上述代码中，通过tf.saved_model.loader.load加载SavedModel，并通过sess.graph.get_tensor_by_name获取了签名常量的输入和输出张量。

总结：通过使用SavedModel和签名常量，可以方便地保存和加载模型的输入和输出信息。这对于模型的部署和使用来说非常有用，可以节省许多手动设置输入和输出的时间和精力。以上就是Python中TensorFlow保存模型签名常量的相关介绍和示例代码。