使用saved_model.tag_constants在TensorFlow中保存模型时，如何选择正确的版本

在TensorFlow中，使用saved_model.tag_constants保存模型时，需要根据具体的需求来选择正确的版本标签。saved_model.tag_constants定义了一些常用的版本标签选项，如TRAINING、SERVING和EVAL等。下面将详细介绍如何选择正确的版本标签，并提供相应的代码示例。

1. TRAINING版本标签用于保存用于训练模型的图和变量。

如果您希望保存的模型包含训练图和变量，以便在将来继续训练模型或进行微调，可以选择TRAINING版本标签。

import tensorflow as tf
from tensorflow.saved_model import tag_constants

# 创建训练图和变量
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))
y = tf.square(x)
var = tf.Variable(2.0, name='var')

# 保存模型
export_dir = '/path/to/save_model'
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tag_constants.TRAINING])
    builder.save()

2. SERVING版本标签用于保存用于生产环境中模型的图和变量。

如果您希望保存的模型包含用于生产环境的图和变量，并能够使用TensorFlow Serving进行模型推理，可以选择SERVING版本标签。

import tensorflow as tf
from tensorflow.saved_model import tag_constants

# 创建生产环境图和变量
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))
y = tf.square(x)
var = tf.Variable(2.0, name='var')

# 保存模型
export_dir = '/path/to/save_model'
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tag_constants.SERVING])
    builder.save()

3. EVAL版本标签用于保存用于评估模型性能的图和变量。

如果您希望保存的模型包含用于评估模型性能的图和变量，并能够在将来使用这些图和变量对模型进行评估，可以选择EVAL版本标签。

import tensorflow as tf
from tensorflow.saved_model import tag_constants

# 创建评估图和变量
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))
y = tf.square(x)
var = tf.Variable(2.0, name='var')

# 保存模型
export_dir = '/path/to/save_model'
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tag_constants.EVAL])
    builder.save()

除了上述的版本标签选项，还可以根据具体的应用场景选择其他合适的版本标签，例如GPU、CPU等。在选择版本标签时，需要根据自己的需求和应用场景来决定保存的图和变量的内容，以便在将来正确地加载和使用模型。

总结：

- 使用saved_model.tag_constants在TensorFlow中保存模型时，需要选择正确的版本标签。

- TRAINING版本标签用于保存用于训练模型的图和变量。

- SERVING版本标签用于保存用于生产环境中模型的图和变量。

- EVAL版本标签用于保存用于评估模型性能的图和变量。

- 可根据具体需求选择其他合适的版本标签，如GPU、CPU等。