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保存模型有什么区别
例如:
from tensorflow.contrib.session_bundle import exporter
#from tensorflow_serving.session_bundle import exporter
saver = tf.train.Saver(sharded=True)
model_exporter = exporter.Exporter(saver)
model_exporter.init(
sess.graph.as_graph_def(),
named_graph_signatures={
'inputs': exporter.generic_signature({'images': x}),
'outputs': exporter.generic_signature({'scores': y})})
model_exporter.export(export_path, tf.constant(FLAGS.export_version), sess)
例如:
with sess.graph.as_default():
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, path, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True)
最佳答案
鉴于 Exporter 现已正式弃用,保存图形和数据的新协议(protocol)是使用 Saver。这是一个带有示例代码的优秀博客:https://blog.metaflow.fr/tensorflow-how-to-freeze-a-model-and-serve-it-with-a-python-api-d4f3596b3adc .
关于python - 通过导出器和 tf.train.write_graph() 保存模型之间的 tensorflow 区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41740101/
保存模型有什么区别 使用 tensorflow serving 中指定的导出器: 例如: from tensorflow.contrib.session_bundle import exporter
我是一名优秀的程序员,十分优秀!