tf.keras.layers.TFSMLayer

Повторно загружает модель или слой Keras, сохранённый с помощью SavedModel или ExportArchive.

Наследует от: Layer, Operation

tf.keras.layers.TFSMLayer(
    filepath,
    call_endpoint='serve',
    call_training_endpoint=None,
    trainable=True,
    name=None,
    dtype=None
)

Пример:

model.export("path/to/artifact")
reloaded_layer = TFSMLayer("path/to/artifact")
outputs = reloaded_layer(inputs)

Повторно загруженный объект можно использовать как обычный слой Keras; он поддерживает обучение и дообучение своих обучаемых весов. Обратите внимание, что повторно загруженный объект не сохраняет внутреннюю структуру или пользовательские методы исходного объекта — это совершенно новый слой, созданный на основе сохранённой функции.

Ограничения:

• Поддерживаются только конечные точки, принимающие один тензор inputs (который может быть словарём, кортежем или списком тензоров). Для конечных точек с несколькими отдельными входными аргументами-тензорами рассмотрите возможность создания подкласса TFSMLayer и реализации метода call() с пользовательской сигнатурой.
• Если поведение во время обучения должно отличаться от поведения во время инференса (то есть если повторно загруженный объект должен поддерживать аргумент training=True в __call__()), сохраните функцию вызова для обучения в артефакте как отдельную конечную точку и укажите её имя для TFSMLayer с помощью аргумента call_training_endpoint.

Методы

from_config

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config и позволяет создать экземпляр того же слоя из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи слоёв (за это отвечает Network) и веса (за это отвечает set_weights).

symbolic_call

Посмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)