首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Java中加载一个带有'predict‘Sgnature Def的Tensorflow SavedModel?

在Java中加载一个带有'predict' Signature Def的TensorFlow SavedModel,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入相关的依赖库:首先,需要在Java项目中导入TensorFlow的Java API依赖库。可以使用Maven或Gradle来管理依赖。
  2. 加载SavedModel:使用TensorFlow的SavedModelBundle类来加载SavedModel。SavedModelBundle是TensorFlow Java API中用于加载和运行SavedModel的主要类。
  3. 创建Session:通过SavedModelBundle对象创建一个TensorFlow会话(Session)。会话是TensorFlow中用于执行计算图的对象。
  4. 获取Signature Def:使用SavedModelBundle对象的metaGraphDef()方法获取SavedModel的元图(MetaGraphDef)。MetaGraphDef包含了模型的结构和签名信息。
  5. 获取Signature Def的输入和输出:从MetaGraphDef中获取'predict' Signature Def的输入和输出信息。Signature Def定义了模型的输入和输出。
  6. 创建输入Tensor:根据Signature Def的输入信息,创建一个或多个输入Tensor。输入Tensor用于将数据传递给模型。
  7. 运行模型:使用Session的run()方法运行模型。将输入Tensor和Signature Def的输出名称作为参数传递给run()方法。
  8. 获取输出Tensor:根据Signature Def的输出信息,使用Session的runner()方法获取输出Tensor。

下面是一个示例代码,演示了如何在Java中加载一个带有'predict' Signature Def的TensorFlow SavedModel:

代码语言:txt
复制
import org.tensorflow.SavedModelBundle;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;

public class TensorFlowExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载SavedModel
        SavedModelBundle savedModel = SavedModelBundle.load("path/to/saved_model", "serve");

        // 创建Session
        Session session = savedModel.session();

        // 获取Signature Def
        MetaGraphDef metaGraphDef = savedModel.metaGraphDef();

        // 获取Signature Def的输入和输出
        SignatureDef signatureDef = metaGraphDef.getSignatureDefOrThrow("predict");
        TensorInfo inputTensorInfo = signatureDef.getInputsOrThrow("input");
        TensorInfo outputTensorInfo = signatureDef.getOutputsOrThrow("output");

        // 创建输入Tensor
        float[] inputData = {1.0f, 2.0f, 3.0f};
        Tensor<Float> inputTensor = Tensor.create(inputData, Float.class);

        // 运行模型
        Tensor<?> outputTensor = session.runner()
                .feed(inputTensorInfo.getName(), inputTensor)
                .fetch(outputTensorInfo.getName())
                .run()
                .get(0);

        // 获取输出Tensor的值
        float[] outputData = new float[3];
        outputTensor.copyTo(outputData);

        // 打印输出结果
        for (float value : outputData) {
            System.out.println(value);
        }

        // 关闭Session和SavedModel
        session.close();
        savedModel.close();
    }
}

请注意,上述示例代码仅用于演示目的,实际使用时需要根据具体的模型和数据进行适当的修改。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tfsm)

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何查看Tensorflow SavedModel格式模型信息

在《Tensorflow SavedModel模型保存与加载》一文,我们谈到SavedModel格式优点是与语言无关、容易部署和加载。...那问题来了,如果别人发布了一个SavedModel模型,我们该如何去了解这个模型,如何去加载和使用这个模型呢? 理想状态是模型发布者编写出完备文档,给出示例代码。...我们以《Tensorflow SavedModel模型保存与加载》里模型代码为例,从语句: signature = predict_signature_def(inputs={'myInput':...Tensorflow提供了一个工具,如果你下载了Tensorflow源码,可以找到这样一个文件,..../serving/predict 从这里我们可以清楚看到模型输入/输出名称、数据类型、shape以及方法名称。

2.6K10

Tensorflow SavedModel模型保存与加载

这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载资料,发现很多资料都是关于checkpoints模型格式,而最新SavedModel模型格式则资料较少,为此总结一下TensorFlow如何保存...SavedModel模型,并加载之。...为什么要采用SavedModel格式呢?其主要优点是SaveModel与语言无关,比如可以使用python语言训练模型,然后在Java中非常方便加载模型。...要保存该模型,我们还需要对代码作一点小小改动。 添加命名 在输入和输出Ops添加名称,这样我们在加载时可以方便按名称引用操作。...调用load函数后,不仅加载了计算图,还加载了训练习得变量值,有了这两者,我们就可以调用其进行推断新给测试数据。 小结 将过程捋顺了之后,你会发觉保存和加载SavedModel其实很简单。

5.4K30
  • 如何用TF Serving部署TensorFlow模型

    不过记住,Loader现在还不允许加载模型。 Loader创建完成后,Source组件将其发送至Manager,作为一个加载版本。 Manager收到待加载模型版本,开始模型服务流程。...为TF Serving导出模型 将TensorFlow构建模型用作服务,首先需要确保导出为正确格式,可以采用TensorFlow提供SavedModel类。...SavedModel对象有一些不错特性。 首先,一个SavedModel对象可存储一个或更多meta-graph,换句话说,这个特性允许我们为不同任务订制不同计算图。...这里name参数就是启动服务时候传入 ‘model_name’ 参数,signature_name 指的是调用 add_meta_graph()时传入 signature_def_map逻辑名。...执行stubPredict()方法传入请求对象作为参数。 对于那些返回单一结果请求,gRPC支持: 同步和异步两种调用。

    3K20

    kubeflow系列(三):模型即服务,关于tensorflow serving使用

    kubeflow 采用了 tensorflow serving 作为官方tensorflow模型接口, TensorFlow Serving是GOOGLE开源一个服务系统,适用于部署机器学习模型,...Tensorflow Serving 直接加载模型即可生成接口,不过 serving 支持模型只有 SaveModel,因此这里主要介绍 SaveModel。...实际内容; CollectionDef: 任何需要特殊注意python对象,需要特殊标注以方便import_meta_graph后取回,”prediction”。...在序列标注任务,这里method_name是"tensorflow/serving/predict" """ # 定义模型输入输出,建立调用接口与.../serving/predict")) """ tf.group : 创建一个将多个操作分组操作,返回一个可以执行所有输入操作

    1.7K20

    使用keras和tensorflow保存为可部署pb格式

    Keras保存为可部署pb格式 加载已训练好.h5格式keras模型 传入如下定义好export_savedmodel()方法内即可成功保存 import keras import os import...tensorflow as tf from tensorflow.python.util import compat from keras import backend as K def export_savedmodel...# 从网络输入输出创建预测签名 model_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(...model = keras.models.load_model('model_data/weight.h5') # 加载已训练好.h5格式keras模型 export_savedmodel(model...保存PB模型转换为IR…… 如果我们要将Keras保存HDF5模型转换为IR…… 博主电脑在英特尔返厂维修 待更新…… 以上这篇使用keras和tensorflow保存为可部署pb格式就是小编分享给大家全部内容了

    2.6K40

    如何合并两个TensorFlow模型

    在《Tensorflow SavedModel模型保存与加载,我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式,以及如何加载之。...在《如何查看tensorflow SavedModel格式模型信息》,我们演示了如何查看模型signature和计算图结构。...我们还是以《Tensorflow SavedModel模型保存与加载代码为例,这个手写数字识别模型接收输入是shape为[?, 784],这里?...加载手写识别模型 手写识别模型参考《Tensorflow SavedModel模型保存与加载》一文,模型保存在 “....最后从Tensorflow模型到Tensorflow lite模型转换获得了灵感,将模型变量固定下来,这样就不存在变量加载问题,也不会出现模型变量未初始化问题。

    2.9K40

    当微信小程序遇上TensorFlow:接收base64编码图像数据

    这是当微信小程序遇上TensorFlow系列文章第四篇文章,阅读本文,你将了解到: 如何查看tensorflow SavedModel签名 如何加载tensorflow SavedModel 如何修改现有的...端实现补充 当微信小程序遇上TensorFlow:小程序实现 关于Tensorflow SavedModel格式模型处理,可以参考前面的文章: Tensorflow SavedModel模型保存与加载...如何查看tensorflow SavedModel格式模型信息 如何合并两个TensorFlow模型 问题 截至到目前为止,我们实现了一个简单微信小程序,使用开源Simple TensorFlow...修改模型,增加输入层 其实在上一篇文章《如何合并两个TensorFlow模型》我们已经讲到了如何连接两个模型,这里再稍微重复一下,首先是编写一个base64解码、png解码、图像缩放模型: base64...最后从Tensorflow模型转Tensorflow Lite模型时freezing graph得到灵感,将图中变量固化为常量,才解决了合并模型变量加载问题。

    1K50

    用 BERT 精简版 DistilBERT+TF.js,提升问答系统 2 倍性能

    TensorFlow 算子跟踪编译为由两个形状张量 [None, 384](第一个是输入 ID,第二个是注意力遮罩)组成输入签名。...--tag_set serve --signature_def serving_default 输出: The given SavedModel SignatureDef contains the...利用 TensorFlow.js 提供 API,与我们之前在 Node.js 创建 SavedModel 进行交互将变得非常简单。...现在,最困难部分是将正确格式数据传递到输入 ID 和注意力遮罩张量。我们从用户那里收集数据通常是一个字符串,但是张量需要数字数组,因此我们需要将用户输入内容词条化。 探索 ?...在 Node.js 实现强大问答性能 得益于强大 SavedModel 格式、用于推理 TensorFlow.js 以及用于词条化分词器,我们可以在 NPM 包中提供颇为简单而又功能强大公共

    1.2K30

    TensorFlow2.x开发—基础】 模型保存、加载、使用

    保存整个模型时,有两种格式可以实现,分别是SaveModel和HDF5;在TF2.x默认使用SavedModel格式。...* acc)) 二、SavedMode格式 SavedModel格式是序列化模型一种方法,是一个包含Protobuf二进制文件和Tensorflow检查点(checkpoint)目录; SavedModel...("saved_model/my_model") SavedModel 格式是一个包含 protobuf 二进制文件和 Tensorflow 检查点(checkpoint)目录。...、SavedMode格式 SavedModel格式是序列化模型一种方法,是一个包含Protobuf二进制文件和Tensorflow检查点(checkpoint)目录; 其使用model.save()...SavedModel格式 保存模型后,是一个包含Protobuf二进制文件和Tensorflow检查点(checkpoint)目录; 加油加油~~ 欢迎交流呀

    4.5K00

    tf43:tensorflow Serving gRPC 部署实例

    (1)用TensorFlowC++/Java/Nodejs API直接使用保存TensorFlow模型:类似Caffe,适合做桌面软件。...={'predict': signature}) builder.save() #在simple_save方法,系统会给一个默认tag: “serve”,也可以用tag_constants.SERVING...curl命令,在实际工程,使用requests(Python)、OkHttp(Java)等Http请求库可以用类似的方法方便地请求TensorFlow Serving来获取模型预测结果。...如果我们算法工程师研发出了更好模型,此时我们并不需要将TensorFlow Serving重启,只需要将新模型发布在"model/新版本号""model/2"。...TensorFlow Serving就会自动发布新版本模型,客户端也可以请求新版本对应API了。 #### .pb格式文件如何在TensorFlow serving启动?

    2.6K30

    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

    对于含有大量权重模型,这些变量值可能分割在多个文件SavedModel还有一个assets子目录,包含着其余数据,比如词典文件、类名、一些模型样本实例。.../serving/predict SavedModel包含一个或多个元图。...在这个例子,可以配置TF Serving,用前一模型版本处理所有挂起请求,再加载使用新模型版本。这样配置可以防止在同一时刻加载,但会中断服务一小段时间。...然后,写一个小函数,使用资源对象调用预测服务,获取预测结果: def predict(X): input_data_json = {"signature_name": "serving_default...TensorFlow是如何在多台设备上执行这些运算呢? 在多台设备上并行执行 第12章介绍过,使用TF Functions好处之一是并行运算。

    6.7K20

    SavedModel格式TensorFlow模型转为frozen graph

    如果我们需要训练并使用一个神经网络模型,一般情况下都是首先借助Python语言中完善神经网络模型API对其加以训练,训练完毕后在C++、Java等语言环境下高效、快速地使用它。...但是,还有一个问题——OpenCV库自身目前仅支持读取tensorflow库frozen graph格式神经网络模型,不支持读取SavedModel格式模型。...首先,本文神经网络模型格式转换代码是基于Python环境tensorflow库实现,因此需要配置好这一个库(大家都已经需要转换神经网络模型格式了,那Python环境tensorflow库肯定早已经配置好了...随后,加载我们待转换SavedModel格式tensorflow神经网络模型。...之所以会这样,应该是因为我当初训练这个神经网络模型时,用tensorflowkeras模块Model,所以导致加载模型时,就不能用传统加载SavedModel格式模型方法了(可能是这样)。

    13810

    智能运维新时代:机器学习模型部署与管理

    部署准备在部署机器学习模型之前,需要完成以下准备工作:模型保存:确保模型已经经过训练和评估,并保存为可部署格式,TensorFlowSavedModel格式或PyTorch.pt文件。...import tensorflow as tf# 保存训练好模型model.save('my_model')依赖管理:列出模型运行所需所有依赖库,并创建一个依赖列表文件(requirements.txt...from flask import Flask, request, jsonifyimport tensorflow as tf# 加载模型model = tf.keras.models.load_model...('my_model')app = Flask(__name__)@app.route('/predict', methods=['POST'])def predict(): # 获取请求数据...模型管理模型管理是确保模型在生产环境稳定运行重要环节。以下是几个关键模型管理策略:版本管理:通过版本控制系统(Git)管理模型版本,确保能够追踪和回滚模型更新。

    6510

    智能运维新时代:机器学习模型部署与管理

    部署准备 在部署机器学习模型之前,需要完成以下准备工作: 模型保存:确保模型已经经过训练和评估,并保存为可部署格式,TensorFlowSavedModel格式或PyTorch.pt文件。...import tensorflow as tf # 保存训练好模型 model.save('my_model') 依赖管理:列出模型运行所需所有依赖库,并创建一个依赖列表文件(requirements.txt...from flask import Flask, request, jsonify import tensorflow as tf # 加载模型 model = tf.keras.models.load_model...('my_model') app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): # 获取请求数据...模型管理 模型管理是确保模型在生产环境稳定运行重要环节。以下是几个关键模型管理策略: 版本管理:通过版本控制系统(Git)管理模型版本,确保能够追踪和回滚模型更新。

    10110

    TensorFlow 2.0 新增功能:第三、四部分

    这可以通过利用抽象力量来实现。 这里一个关键抽象是模型存储和加载格式。 通过引入标准化格式,TF 2.0 使得在一个环境训练模型然后在各个平台上使用它变得容易。...这意味着,最终,在 TensorFlow 创建任何模型,无论其创建方式如何,都将转换为统一计算图。 这样就可以使用一个统一格式保存和加载所有模型。...在本节,我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。 tf.autograph函数 到目前为止,我们已经看到了如何从 Python 函数创建 TensorFlow代码。...在“终端”窗口中键入以下内容: docker ps 您在前面的命令输出中看到,每个容器都有一个名称和 ID。 这些任何一个都可以用来唯一地标识容器。 我们需要使用它来停止我们启动容器。...涵盖一个设备是带有 Edge TPU 处理器 Coral Dev Board,第二个设备是 NVIDIA Jetson Nano,最后一个是 Raspberry Pi。

    2.4K20

    TensorFlow-Serving使用实战案例笔记(tf=1.4)

    其中如果要部署的话,就有tensorflow-serving和flask选择了。 这里刚好有一个非常好实战例子,基于tensorflow 1.x,比较全面。 ---- ?...以往导出keras模型需要写一大段定义builder代码,文章《keras、tensorflow serving踩坑记》 那样,现在只需使用简单model.save就可以导出了。...TensorFlow Serving 会自动检测出 my_image_classifier 目录下模型新版本,并在服务器更新它。...但 Flask 服务会保持域 URL 相同,而我们只需要添加一个路由(一个函数)。 可以在 Flask 应用执行基于订阅访问、异常处理和其他任务。 ?...@app.route('/imageclassifier/predict/', methods=['POST']) def image_classifier(): # Decoding and

    3.2K20

    TF-char8-Keras高层接口

    ---- 常见功能模块 Keras提供常见神经网络类和函数 数据集加载函数 网络层类 模型容器 损失函数 优化器类 经典模型 常见网络层 张量方式tf.nn模块 层方式tf.keras.layers...类 2层全连接层加上激活函数层通过Sequntial容器构成一个网络 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Sequential...(x) # 模型预测,out为网络输出 print(out) network.evaluate(db_test) # 模型测试 模型加载 张量方式 文件中保存仅仅是参数张量数值,没有其他结构参数...方式保存到 path 目录: tf.keras.experimental.export_saved_model(network, 'model-savedmodel') # 保存模型结构与参数 del...network # 从文件恢复网络 network = tf.keras.experimental.load_from_saved_model('model-savedmodel') 自定义类 自定义网络类

    48420
    领券