如何在Tensorflow中更改已保存的模型输入形状？_您可以在Tensorflow中更改训练模型的输入形状吗？_如何在Keras中更改序列模型中的输入形状 - 腾讯云开发者社区

在TensorFlow中更改已保存的模型的输入形状可以通过以下步骤实现：

加载已保存的模型：使用TensorFlow的tf.saved_model.load函数加载已保存的模型。该函数将返回一个模型对象。
获取模型的输入签名：通过访问模型对象的signatures属性，可以获取模型的输入和输出签名。输入签名是一个字典，其中包含了模型的输入名称和张量。
更改输入形状：根据需要更改模型的输入形状。可以使用TensorFlow的tf.reshape函数来改变张量的形状。
创建新的输入签名：使用更改后的输入形状创建一个新的输入签名。可以使用TensorFlow的tf.TensorSpec函数来指定新的输入形状。
更新模型的输入签名：通过访问模型对象的signatures属性，更新模型的输入签名。可以使用tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def函数来创建新的签名。
保存更新后的模型：使用TensorFlow的tf.saved_model.save函数保存更新后的模型。可以指定保存路径和版本号。

以下是一个示例代码，演示了如何在TensorFlow中更改已保存模型的输入形状：

import tensorflow as tf

# 加载已保存的模型
loaded_model = tf.saved_model.load('path/to/saved_model')

# 获取模型的输入签名
input_signature = loaded_model.signatures['serving_default'].inputs

# 获取输入张量的名称和形状
input_tensor_name = input_signature['input_tensor'].name
input_tensor_shape = input_signature['input_tensor'].shape

# 更改输入形状
new_input_shape = (None, 224, 224, 3)  # 新的输入形状
reshaped_input = tf.reshape(input_tensor_name, new_input_shape)

# 创建新的输入签名
new_input_signature = tf.TensorSpec(shape=new_input_shape, dtype=tf.float32, name='input_tensor')

# 更新模型的输入签名
loaded_model.signatures['serving_default'] = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={'input_tensor': new_input_signature},
    outputs=loaded_model.signatures['serving_default'].outputs,
    method_name=loaded_model.signatures['serving_default'].method_name
)

# 保存更新后的模型
tf.saved_model.save(loaded_model, 'path/to/updated_model')

请注意，以上示例代码中的路径和名称仅供参考，实际应根据实际情况进行修改。