Tensorflow入门之保存及加载SavedModel模型

2023-11-15 03:34:30

为什么要采用SavedModel格式？

TensorFlow SavedModel是一种用于保存和加载TensorFlow模型的格式。它比旧的Checkpoints格式具有许多优点，包括：

更易于使用： SavedModel格式是一个结构化的目录，其中包含模型的权重、图结构和元数据。这使得保存和加载模型变得更加容易。
更可移植： SavedModel格式不受特定TensorFlow版本的限制。这使得它可以在不同的TensorFlow版本之间轻松地移植模型。
更适合生产环境： SavedModel格式非常适合在生产环境中使用。它支持模型的版本控制，并且可以很容易地与其他服务集成。

如何保存SavedModel模型？

要保存SavedModel模型，您需要使用tf.saved_model.save()函数。该函数接受一个模型对象和一个导出路径作为参数。以下是如何使用该函数保存模型的示例：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, 'my_model')

这将在my_model目录中创建一个SavedModel模型。该目录将包含模型的权重、图结构和元数据。

如何加载SavedModel模型？

要加载SavedModel模型，您需要使用tf.saved_model.load()函数。该函数接受一个导出路径作为参数。以下是如何使用该函数加载模型的示例：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.saved_model.load('my_model')

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

# 预测
predictions = model.predict(x_test)

这将加载存储在my_model目录中的SavedModel模型。然后，您就可以使用该模型来评估和预测数据。