tf.compat.v1.keras.experimental.export_saved_model

Экспортирует tf.keras.Model в виде Tensorflow SavedModel.

tf.compat.v1.keras.experimental.export_saved_model(
    model,
    saved_model_path,
    custom_objects=None,
    as_text=False,
    input_signature=None,
    serving_only=False
)

Обратите внимание, что в настоящее время модели, созданные по шаблону, могут сохраняться только с использованием serving_only=True.

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

Экспортированный файл SavedModel содержит:

1. чекпоинт, содержащий веса модели.
2. протокол SavedModel, содержащий график бэкенда Tensorflow. Отдельные графики сохраняются для прогнозирования (сервирования), обучения и оценки. Если модель не скомпилирована, то будет экспортирован только график, вычисляющий прогнозы.
3. JSON-конфигурацию модели. Если модель создана по шаблону, она будет включена 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()