saved_model.tag_constants中的标签常量有哪些

在saved_model.tag_constants模块中，有以下几个标签常量，它们用于在TensorFlow SavedModel中标识和管理不同类型的对象。下面是每个标签常量的使用例子和解释：

1. PREDICT（预测）:

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       # 导入 SavedModel
       loaded_model = tf.saved_model.load(sess, ["serve"])
       
       # 获取预测函数
       predict_fn = loaded_model.signatures["serving_default"]
       
       # 使用预测函数进行预测
       prediction = predict_fn(input=tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0]]))
       print(prediction)
   

这个标签常量用于加载保存的模型，并且在进行预测时指定。

2. TRAINING（训练）:

   import tensorflow as tf
   
   # 构建并编译模型
   model = tf.keras.Sequential([...])
   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   
   # 训练模型
   model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
   
   # 保存模型
   tf.saved_model.save(model, "my_model", tags=[tf.saved_model.TRAINING])
   

这个标签常量用于指定保存模型时的标签，表明这个模型是用于训练的。

3. EVAL（评估）:

   import tensorflow as tf
   
   # 构建并编译模型
   model = tf.keras.Sequential([...])
   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   
   # 评估模型
   loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
   
   # 保存模型
   tf.saved_model.save(model, "my_model", tags=[tf.saved_model.EVAL])
   

这个标签常量用于指定保存模型时的标签，表明这个模型是用于评估的。

4. SERVING（服务）:

   import tensorflow as tf
   
   # 构建并编译模型
   model = tf.keras.Sequential([...])
   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   
   # 训练模型
   model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
   
   # 保存模型
   tf.saved_model.save(model, "my_model", tags=[tf.saved_model.SERVING])
   

这个标签常量用于指定保存模型时的标签，表明这个模型是用于服务的。

5. GPU（图形处理单元）:

   import tensorflow as tf
   
   # 保存 GPU 模型
   tf.saved_model.save(model, "my_model", tags=[tf.saved_model.GPU])
   

这个标签常量用于指定模型是使用 GPU 加速计算的。

6. TPU（张量处理单元）:

   import tensorflow as tf
   
   # 保存 TPU 模型
   tf.saved_model.save(model, "my_model", tags=[tf.saved_model.TPU])
   

这个标签常量用于指定模型是使用 TPU 加速计算的。

这些标签常量可用于在tf.saved_model.save()和tf.saved_model.load()函数中指定tags参数来进行保存和加载模型时的标签管理。