TensorFlow中saved_model.signature_constants.REGRESS_OUTPUTS的指南与示例

在TensorFlow中，saved_model.signature_constants.REGRESS_OUTPUTS是一个常量，用于定义模型的输出。这个常量的值是"regress_outputs"。

在TensorFlow中，签名常量是用于指定模型的输入和输出的字符串常量。使用签名常量可以帮助我们在保存和加载模型时避免硬编码。

对于REGRESS_OUTPUTS，它用于指定模型的输出是一个回归任务的预测结果。

下面是一个使用saved_model.signature_constants.REGRESS_OUTPUTS的示例代码：

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

# 构建模型
def build_model():
    inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10), name="inputs")
    outputs = tf.layers.dense(inputs, 1, name="outputs")
    return inputs, outputs

# 保存模型
def save_model():
    inputs, outputs = build_model()
    signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
        inputs={
            "inputs": tf.saved_model.utils.build_tensor_info(inputs)
        },
        outputs={
            "outputs": tf.saved_model.utils.build_tensor_info(outputs)
        },
        method_name=signature_constants.REGRESS
    )
    builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("saved_model")
    builder.add_meta_graph_and_variables(
        sess=tf.get_default_session(),
        tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
        signature_def_map={
            tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature
        },
    )
    builder.save()

# 加载模型并进行预测
def load_model_and_predict():
    with tf.Session() as sess:
        tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], "saved_model")
        inputs_tensor_name = tf.saved_model.signature_constants \
            .DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY \
            .inputs["inputs"].name
        outputs_tensor_name = tf.saved_model.signature_constants \
            .DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY \
            .outputs["outputs"].name
        inputs_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(inputs_tensor_name)
        outputs_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(outputs_tensor_name)
        inputs_data = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]
        outputs_data = sess.run(outputs_tensor, feed_dict={inputs_tensor: inputs_data})
        print(outputs_data)

# 保存模型
save_model()

# 加载模型并进行预测
load_model_and_predict()

在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的模型，包含一个输入层和一个全连接层。然后，我们使用signature_def_utils.build_signature_def函数创建了一个用于保存模型的签名，其中输入是名为"inputs"的张量，输出是名为"outputs"的张量，并且我们指定了方法的名称是REGRESS。然后，我们使用SavedModelBuilder来保存模型。

在load_model_and_predict函数中，我们首先加载已保存的模型。然后，我们使用signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY来获取输入和输出的名称。接下来，我们使用sess.graph.get_tensor_by_name函数来获取输入和输出的张量。最后，我们使用sess.run函数来进行预测。