TensorFlow中关于`tensorflow.python.saved_model.signature_constants.REGRESS_OUTPUTS`的解析与使用

在TensorFlow中，tensorflow.python.saved_model.signature_constants.REGRESS_OUTPUTS是一个常量，用于表示SavedModel中的签名函数的输出类型是回归（regression）类型的。

在TensorFlow中，签名函数是SavedModel对象的一部分，它定义了模型的输入和输出。一个签名函数可以有多个输入和输出，每个输入和输出都有一个名称和类型。回归类型的输出是一个实数（浮点数），用于表示连续变量的预测值。

tensorflow.python.saved_model.signature_constants.REGRESS_OUTPUTS常量的值是字符串'regress_outputs'，它用于标识SavedModel中的签名函数的输出类型是回归类型。

下面是一个使用tensorflow.python.saved_model.signature_constants.REGRESS_OUTPUTS的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.saved_model import signature_constants

# 定义一个简单的回归模型
input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name='input_data')
output_data = tf.layers.dense(input_data, 1, name='output_data')

# 创建一个签名函数
inputs = {'input_data': input_data}
outputs = {'output_data': output_data}
signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    method_name=signature_constants.REGRESS_METHOD_NAME)

# 创建并保存SavedModel
with tf.Session() as sess:
    builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('my_model')
    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
        })
    builder.save()

在上面的例子中，首先我们定义了一个简单的回归模型，输入是一个浮点数，输出是一个实数。然后，我们使用tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def()函数创建了一个签名函数，其中输入使用'input_data'作为名称，输出使用'output_data'作为名称。

最后，我们使用tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder()创建了一个SavedModel对象，并将签名函数添加到该对象中。随后，我们通过调用builder.save()方法将SavedModel保存到本地文件系统中。

这就是一个使用tensorflow.python.saved_model.signature_constants.REGRESS_OUTPUTS的例子。这个常量方便我们在构建SavedModel时指定输出类型，并且在使用SavedModel进行推理时可以方便地使用这个常量来获取回归类型的输出。