Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15

tf.keras.experimental.export_saved_model

Экспортирует модель tf.keras.Model в формате Tensorflow SavedModel. (устаревший)

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.contrib.saved_model.save_keras_model`

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.experimental.export_saved_model, `tf.compat.v2.keras.experimental.export_saved_model`

tf.keras.experimental.export_saved_model(
    model, saved_model_path, custom_objects=None, as_text=False,
    input_signature=None, serving_only=False
)
Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: Используйте model.save(..., save_format="tf") или tf.keras.models.save_model(..., save_format="tf").

Обратите внимание, что в настоящее время подклассированные модели могут быть сохранены только с использованием serving_only=True.

Экспортированная SavedModel — это автономная сериализация объектов Tensorflow, поддерживаемая API языков TF и системой Tensorflow Serving. Для загрузки модели используйте функцию tf.keras.experimental.load_from_saved_model.

Экспортированный файл SavedModel содержит:

  1. файл контрольных точек, содержащий весы модели.
  2. протокол SavedModel , содержащий граф бэкенда Tensorflow. Отдельные графы сохраняются для предсказания (сервирования), обучения и оценки. Если модель не была скомпилирована, то будет экспортирован только граф, вычисляющий предсказания.
  3. конфигурационный JSON модели. Если модель подклассированная, это будет включено только в том случае, если метод get_config() модели перезаписан.

Пример:

import tensorflow as tf

# Create a tf.keras model.
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[10]))
model.summary()

# Save the tf.keras model in the SavedModel format.
path = '/tmp/simple_keras_model'
tf.keras.experimental.export_saved_model(model, path)

# Load the saved keras model back.
new_model = tf.keras.experimental.load_from_saved_model(path)
new_model.summary()
Аргументы
model Сохраняемая модель tf.keras.Model. Если модель подклассированная, флаг serving_only должен быть установлен в значение True.
saved_model_path строка, определяющая путь к каталогу SavedModel.
custom_objects необязательный словарь, сопоставляющий строковые имена с пользовательскими классами или функциями (например, пользовательские функции потерь).
as_text bool, по умолчанию False. Флаг, определяющий, записывать ли протокол SavedModel в текстовом формате. В настоящее время недоступно в режиме только для сервера.
input_signature Возможно вложенная последовательность объектов tf.TensorSpec, используемых для указания ожидаемых входных данных модели. Для получения более подробной информации см. tf.function.
serving_only bool, по умолчанию False. Если True, сохраняется только граф предсказаний.
Возможные исключения
NotImplementedError Если модель является подклассом модели и serving_only = False.
ValueError Если сигнатуру входных данных невозможно определить по модели.
AssertionError Если каталог SavedModel уже существует и не пуст.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/experimental/export_saved_model

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API