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将keras模型导出为tf savedModel格式:如何修复serving_input_fn

将Keras模型导出为TensorFlow SavedModel格式并修复serving_input_fn的步骤如下:

  1. 首先,确保你已经安装了TensorFlow和Keras库,并且版本兼容。
  2. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
  1. 加载Keras模型:
代码语言:txt
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model = keras.models.load_model('path_to_keras_model.h5')
  1. 创建一个新的TensorFlow模型:
代码语言:txt
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tf_model = tf.keras.Sequential()
  1. 将Keras模型的层逐一添加到TensorFlow模型中:
代码语言:txt
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for layer in model.layers:
    tf_model.add(layer)
  1. 定义serving_input_fn函数,用于指定输入的格式和预处理操作:
代码语言:txt
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def serving_input_fn():
    inputs = {'input_name': tf.placeholder(tf.float32, [None, input_shape])}  # 替换input_name为实际的输入名称
    return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(inputs, inputs)
  1. 导出SavedModel格式:
代码语言:txt
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export_path = 'path_to_export_model'  # 替换为实际的导出路径
tf.saved_model.simple_save(tf.keras.backend.get_session(), export_path, inputs={'input_name': model.input}, outputs={t.name: t for t in model.outputs}, serving_input_receiver_fn=serving_input_fn)

修复serving_input_fn的方法是在定义serving_input_fn函数时,确保输入的格式和预处理操作与原始Keras模型一致。你可以根据实际情况修改输入名称、输入形状和数据类型等。

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参考链接:

  • TensorFlow官方文档:https://www.tensorflow.org/
  • Keras官方文档:https://keras.io/
  • 腾讯云AI智能服务:https://cloud.tencent.com/product/ai
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