TensorFlow中的saved_model.tag_constants有什么作用

在TensorFlow中，saved_model.tag_constants是一个包含用于保存和加载模型的标签常量的模块。它定义了几个标签，用于标识不同类型的模型。

大致来说，TensorFlow保存的模型是一个目录，其中包含了一个或多个用于恢复模型的文件。saved_model.tag_constants提供了一种将标签附加到这些文件的方法，以使模型能够在加载时正确地被解析和还原。下面是各个标签的解释和示例用法：

1. saved_model.tag_constants.SERVING:

"Serving"标签用于标识一个模型的预测服务，即用于推理的模型。该标签允许将模型导出为一个预测服务，可以利用该服务接受输入并进行模型的推理。

使用示例:

首先，用tf.saved_model.Builder创建一个用于导出的保存器：

export_path = "path/to/exported/model"
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path)

然后，通过指定SERVING标签来导出模型：

builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [saved_model.tag_constants.SERVING], signature_def_map=...)

2. saved_model.tag_constants.TRAINING:

"Training"标签用于标识一个模型的训练部分。通常情况下，保存和加载模型主要是用于预测推理，而不是训练。因此，使用TRAINING标签可以让TensorFlow知道不需要加载和保存与训练相关的变量和操作。

使用示例:

当导出模型时，通过指定TRAINING标签来排除不必要的变量和操作：

builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [saved_model.tag_constants.TRAINING], signature_def_map=...)

3. saved_model.tag_constants.EVAL:

"EVAL"标签与训练相似，用于标识用于评估（验证）模型的部分。该标签允许在加载模型时排除仅用于评估的操作和变量。

使用示例:

导出模型时，通过指定EVAL标签来排除仅用于评估的变量和操作：

builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [saved_model.tag_constants.EVAL], signature_def_map=...)

4. saved_model.tag_constants.GPU:

"GPU"标签用于标识模型在GPU设备上训练或推理。当模型由GPU设备保存和加载时，需要使用该标签。

使用示例:

导出模型时，通过指定GPU标签来标识模型在GPU上训练或推理：

builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [saved_model.tag_constants.GPU], signature_def_map=...)

5. saved_model.tag_constants.CPU:

"CPU"标签用于标识模型在CPU设备上训练或推理。当模型由CPU设备保存和加载时，需要使用该标签。

使用示例:

导出模型时，通过指定CPU标签来标识模型在CPU上训练或推理：

builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [saved_model.tag_constants.CPU], signature_def_map=...)

总而言之，saved_model.tag_constants提供了一种对保存和加载的模型进行标记的方法，以便在恢复模型时能够正确地解析和还原它们的不同部分。这些标签可以用于排除与训练、评估或特定设备相关的操作和变量，从而提高模型的导出和加载效率。