tensorflow保存模型为pd+variable格式

港控/mmm° 2021-09-29 00:46 349阅读 0赞

import tensorflow as tf  
from tensorflow import saved\_model as sm

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3,))  
scale = tf.Variable(\[10, 11, 12\], dtype=tf.float32)  
y = tf.multiply(X, scale)

with tf.Session() as sess:  
    sess.run(tf.initializers.global\_variables())  
    value = sess.run(y, feed\_dict=\{X: \[1., 2., 3.\]\})  
    print(value)

\# 准备存储模型  
    path = 'hdfs:///hzd'  ↵

builder = sm.builder.SavedModelBuilder(path)

\# 构建需要在新会话中恢复的变量的 TensorInfo protobuf  
    X\_TensorInfo = sm.utils.build\_tensor\_info(X)  
    scale\_TensorInfo = sm.utils.build\_tensor\_info(scale)  
    y\_TensorInfo = sm.utils.build\_tensor\_info(y)

\# 构建 SignatureDef protobuf  
    SignatureDef = sm.signature\_def\_utils.build\_signature\_def(  
        inputs=\{'input\_1': X\_TensorInfo, 'input\_2': scale\_TensorInfo\},  
        outputs=\{'output': y\_TensorInfo\},  
        method\_name='what'  
    )  
    builder.add\_meta\_graph\_and\_variables(sess, tags=\["demo.pb"\],  
                                         signature\_def\_map=\{sm.signature\_constants.CLASSIFY\_INPUTS: SignatureDef\}  
                                         )  
    builder.save()

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