tf.saved_model.SaveOptions
Параметры сохранения в SavedModel.
tf.saved_model.SaveOptions(
namespace_whitelist=None, save_debug_info=False, function_aliases=None,
experimental_io_device=None, experimental_variable_policy=None
)
Эта функция может использоваться в аргументе options в функциях, сохраняющих SavedModel (tf.saved_model.save, tf.keras.models.save_model).
| Аргументы | |
|---|---|
namespace_whitelist | Список строк, содержащих имена пространств имён операторов, которые нужно добавить в белый список при сохранении модели. При сохранении объекта, использующего имена пространств имён, необходимо явно добавить все пространства имён в белый список. Пространства имён операторов должны быть зарегистрированы в рамках при загрузке SavedModel. |
save_debug_info | Булево значение, указывающее, сохраняется ли отладочная информация. Если True, то будет создан файл debug/saved_model_debug_info.pb, содержащий данные в формате двоичного протокола GraphDebugInfo со сведениями о стеке вызовов для всех операторов и функций, которые сохраняются. |
function_aliases | Словарь Python. Сопоставление строки с объектом, возвращаемым функцией @tf.function. Одна tf.function может генерировать множество ConcreteFunctions. Если инструмент на более низком уровне хочет получить доступ ко всем конкретным функциям, сгенерированным одной tf.function, можно использовать аргумент function_aliases для хранения отображения от имени псевдонима ко всем именам конкретных функций. Например, class MyModel:
@tf.function
def func():
...
@tf.function
def serve():
...
func()
model = MyModel()
signatures = {
'serving_default': model.serve.get_concrete_function(),
}
options = tf.saved_model.SaveOptions(function_aliases={
'my_func': func,
})
tf.saved_model.save(model, export_dir, signatures, options)
|
experimental_io_device | Строка. Применяется в распределённой среде. Устройство TensorFlow, используемое для доступа к файловой системе. Если None (значение по умолчанию), то для каждой переменной доступ к файловой системе осуществляется с устройства CPU:0 хоста, где эта переменная назначена. Если указано, доступ к файловой системе для всех переменных осуществляется с этого устройства. Это, например, полезно, если вы хотите сохранить данные в локальном каталоге, например, "/tmp", при работе в распределённой среде. В этом случае передайте устройство для хоста, на котором доступен каталог "/tmp". |
experimental_variable_policy | Политика, применяемая к переменным при сохранении. Это либо экземпляр перечисления saved_model.experimental.VariablePolicy, либо одна из его строковых значений (регистр не важен). Подробности см. в документации по этому перечислению. Значение None соответствует политике по умолчанию. |
| Переменные класса | |
|---|---|
| experimental_io_device | |
| experimental_variable_policy | |
| function_aliases | |
| namespace_whitelist | |
| save_debug_info | |
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/saved_model/SaveOptions
