tf.compat.v1.saved_model.simple_save

Удобная функция для построения SavedModel, подходящего для использования в серверной среде. (устаревшая)

tf.compat.v1.saved_model.simple_save(
    session, export_dir, inputs, outputs, legacy_init_op=None
)

Используется в руководстве
Миграция кода TFLite в TF2 Миграция рабочей среды SavedModel

Во многих распространенных случаях сохранение моделей для сервера будет так же просто, как:

simple_save(session,
            export_dir,
            inputs={"x": x, "y": y},
            outputs={"z": z})

Хотя во многих случаях нет необходимости понимать все способы конфигурирования SavedModel, этот метод имеет несколько практических последствий:

Он будет обрабатываться как граф для вывода / предоставления услуг (т.е. использует тег saved_model.SERVING)
SavedModel будет загружаться в TensorFlow Serving и поддерживает Predict API. Для использования API Classify, Regress или MultiInference см. SavedModel APIs.
Некоторые операторы TensorFlow зависят от информации на диске или другой информации, называемой "активами". Обычно это обрабатывается автоматически путем добавления активов в коллекцию GraphKeys.ASSET_FILEPATHS. Экспортируются только активы в этой коллекции; если вам нужна более настраиваемая работа, вам нужно использовать SavedModelBuilder.

Дополнительную информацию о SavedModel и подписях можно найти здесь: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/saved_model/README.md

Аргументы
`session`	Сессия TensorFlow, из которой сохраняется метаграф и переменные.
`export_dir`	Путь, в который будет сохранён SavedModel.
`inputs`	Словарь, сопоставляющий строковые имена входных данных с тензорами. Они добавляются в SignatureDef как входные данные.
`outputs`	Словарь, сопоставляющий строковые имена выходных данных с тензорами. Они добавляются в SignatureDef как выходные данные.
`legacy_init_op`	Поддержка для оператора или группы операторов, которые необходимо выполнить после оператора восстановления при загрузке.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/saved_model/simple_save