SavedModel

TensorFlow2.0 (3) 基础 API 讲解

一、@tf.function介绍可以将python函数编译成图易于将模型导出成为Tensorflow1.0的GraphDef+checkpoint或者Tensorflow2.0里的SavedModel使得
XMing666·2020-09-17 04:16

TensorFlow发布1.12.0版本，改善XLA稳定性和性能

AI前线导读：近日，TensorFlow发布1.12.0版本，对主要功能进行了一些改进，并修复了一些错误，如Keras模型现在可以直接导出为SavedModel格式等。
糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖·2020-09-14 13:32

在modelarts上部署backend为TensorFlow的keras模型

我们可以将keras转化成savedModel模型，在TensorFlowServing上部署，可参考老山的上篇部署文章。
华为云·2020-08-26 12:23

135、TensorFlow SavedModel工具类的使用

#SavedModelBuilder类提供了保存多个MetaGraphDef的功能#MetaGraph是一个数据流图，加上它的关联变量，资产和标签#一个MetaGraphDef是一个协议缓冲表示区#一个signature是计算图的输入和输出表示#如果assets需要被保存或者写入到磁盘上，当第一个MetaGraphDef被加载的时候#asset就可以被提供#如果多个MetaGraphDef有相同的
aihaotan8299·2020-08-26 11:44

tensorflow model几种模型文件

保存方式是变量name—>value的映射缺陷：序列化内容与创建的代码相关，因此在跨语言时通常不采用这种格式SavedModel:同时包含variable、graph、graph’smetadataCheckpoints
A-level·2020-08-25 11:09

BERT-Tensorflow模型部署(CPU版和GPU版)

模型部署官方推荐TensorFlow模型在生产环境中提供服务时使用SavedModel格式。SavedModel格式是一种通用的、语言中立的、密闭的、可恢复的TensorFlow模型序列化格式。
JasonLiu1919·2020-08-24 01:35

Tensorflow之Java部署方案

最近使用Tensorflow的Estimator高阶API进行模型训练，支持保存成checkpoint和savedmodel格式。
Liu_Genie·2020-08-23 23:46

TensorFlow模型的签名推荐与快速上线\n

简介往期文章我们给你推荐一种TensorFlow模型格式介绍过，TensorFlow官方推荐SavedModel格式作为在线服务的模型文件格式。
weixin_34116110·2020-08-20 02:43

TF2.0模型保存

TF2.0模型保存概述模型保存及加载保存为.h5格式1、保存权重2、加载权重3、保存整个模型4、加载模型保存为tf格式保存为.pb格式（SavedModel）1、保存成SavedModel2、加载SavedModel
Stealers·2020-08-17 14:11

tensorflow-模型保存和加载（一）

SavedModel使用saved_model接口导出的模型文件，包含模型Graph和权限可直接用于上
大师鲁·2020-08-17 13:36

用docker的方式发布tensorflow serving

一、安装docker|￣|二、用docker拉取一个已经集成了tensorflowserving所需环境的image（镜像）$dockerpulltensorflow/serving三、把你的模型整成savedModel
哪咔吗·2020-08-09 01:42

【Tensorflow】Tensorflow serving模型部署（三）：制作包含已训练好的object detection模型的docker镜像

在前两篇博客里已经介绍了如何配置用tensorflowserving部署深度学习模型的环境和导出tensorflowserving可用的savedmodel模型文件。1.
heiheiya·2020-08-08 16:37

如何查看tensorflow SavedModel格式模型的信息

在《TensorflowSavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。
weixin_34000916·2020-07-30 20:31

Tensorflow SavedModel 模型的保存和加载

导出和加载模型的tensorflowAPI版本要一致！！Python导出模型fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastffromtensorflow.saved_model.signature_def_utilsimportpredict_signature_deffromtensorflow
研发之道·2020-07-30 19:56

TensorFlow服务部署-以图像分类为例

部署在线服务（Serving）官方推荐使用SavedModel格式，而部署到手机等移动端的模型一般使用FrozenGraphDef格式。
JasonLiu1919·2020-07-30 19:23

Tensorflow 2.x: save and load keras model, and their customization

文章目录Akerasmodelcontains:基本save和load模型方法：保存全部模型SavedModel类型(默认)H5类型（SavedModel的轻量级）SavedModel和H5比较：仅保存模型结构
阑珊珊珊·2020-07-30 12:18

TensorFlow Lite转换器

该转换器支持SavedModel目录、tf.keras模型和具体函数。一张图看清模型转换的作用：转换方法有两种：PythonAPI、命令行方式。
liuhongshuo2012·2020-07-29 20:15

如何把Tensorflow模型转换成TFLite模型

一般有这几种保存形式：CheckpointsHDF5SavedModel等保存与读取
DvLee1024·2020-07-29 20:22

在modelarts上部署mask-rcnn模型

部署思路生成savedModel原模型是使用tensorflow做backend的keras模型。源程序中的keras模型又被
华为云·2020-07-29 05:33

tensorflow-模型保存和加载（二）

SavedModel使用saved_model接口导出的模型文件，包含模型Gra
大师鲁·2020-07-16 01:21

Tensorflow使用SavedModel格式模型

SavedModel是Tensorflow支持的一种保存模型的方式，在使用TF-Serving的时候需要使用这种格式的模型文件。
crazyhank·2020-07-15 10:54

深度学习部署-tensorflow 部署方法

使用TensorFlow模型对外提供服务有若干种方式，本文将介绍如何使用SavedModel机制来编写模型预测接口。
visionshop·2020-07-13 15:38

TensorFlow 2.0 部署：模型导出

节选自《简单粗暴TensorFlow2.0》，回复关键字“手册”获取合集接下来我们将介绍TensorFlow中模型的部署与导出，本文介绍使用SavedModel完整导出模型。
狙击 妳吢·2020-07-09 06:37

TensorFlow2.0 Guide官方教程 学习笔记17 -'Using the SavedModel format'

UsingtheSavedModelformat目录一、用Keras创建‘已保存模型’（CreatingaSavedModelformKeras）二、在TensorFlowServing里运行一个‘已保存模型’（SavedModel
黄水生·2020-07-07 11:14

【Tensorflow】Tensorflow serving模型部署（二）：导出savedmodel模型

环境配置，运行官方demo请参考链接：【Tensorflow】Tensorflowserving模型部署（一）：运行官方demo。TensorFlowServing中一个servable的模型目录中是一个pb格式文件和一个名为variables的目录，因此需要在模型保存时就保存好可部署的模型格式，或者将已经训练好的checkpoint转换为servableformat。saved_model.pb
heiheiya·2020-07-07 09:45

Tensorflow学习笔记（六）模型的合并

Tensorflow学习笔记（六）模型的合并将多个模型文件合并成一个模型文件定义一个简单的模型加载SavedModel模型加载.meta模型模型连接两个模型保存成为新的模型保存成一个.pb模型保存为SavedModel
　名可越·2020-07-06 04:22

tensorflow module 'tensorflow_core.keras.experimental' has no attribute 'export_saved_model'

版本tensorflow2.1.0将图形和变量导出为与平台无关的SavedModel格式。保存模型后，可以在有或没有scope的情况下加载模型。
忧郁的常凯申·2020-07-05 05:41

tensorflow中的检查点checkpoint详解（二）——以tensorflow1.x 的模型保存与恢复为主

前言：前面专门讲解了一篇关于tensorflow2.x的文件保存，主要是介绍了两种模式，一个是keras的h5文件，一个是tensorflow专用的SavedModel（.pb文件）文件，详细请参考：详解
LoveMIss-Y·2020-07-05 03:50

tensorflow 检查点和模型,保存与恢复使用,官方教程(一)

SavedModel：这种格式与创建模型的代码无关。示例代码本文档依赖于TensorFlow使用入门中详细介绍的同一个鸢尾花分类示例。
learn deep learning·2020-06-30 18:20

TensorFlow 模型如何对外提供服务

使用TensorFlow模型对外提供服务有若干种方式，本文将介绍如何使用SavedModel机制来编写模型预测接口。
薄荷脑·2020-06-30 18:44

Tensorflow SavedModel模型的保存与加载

这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存
weixin_34245749·2020-06-28 14:34

【Tensorflow2.0】8、tensorflow2.0_hdf5_savedmodel_pb模型转换

文章目录1、训练模型2、各种模型间互转并验证2.1hdf5转savedmodel2.2savedmodel转hdf52.3所有模型精度测试2.4hdf5和saved模型转tensorflow1.xpb模型
牛andmore牛·2020-06-27 00:26

【TensorFlow2.0】keras高层接口之经典数据集加载、网络层、网络容器、模型装配、模型训练、模型测试、模型保存和加载

1.1经典数据集加载函数1.2常见网络层类1.3网络容器二、模型装配、训练与测试2.1模型装配2.2模型训练2.3模型测试三、模型保存与加载3.1张量方式--保存权重3.2网络方式--保存结构和权重3.3SavedModel
不断进步的咸鱼·2020-06-25 12:41

深度学习模型部署及在线预测

只有导出整个模型（除了模型变量、还包括模型计算图和图的元数据），才能做模型部署和在线预测，这时就必须使用SavedModel（也可以导出SessionBundle，
there2belief·2020-06-23 05:33

使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式

Keras保存为可部署的pb格式加载已训练好的.h5格式的keras模型传入如下定义好的export_savedmodel()方法内即可成功保存importkerasimportosimporttensorflowastffromtensorflow.python.utilimportcompatfromkerasimportbackendasKdefexport_savedmodel
·2020-05-25 11:33

tensorflow2.0的函数签名与图结构(推荐)

input_signature的好处：1.可以限定函数的输入类型，以防止调用函数时调错，2．一个函数有了input_signature之后，在tensorflow里边才可以保存成savedmodel。
兰钧·2020-04-28 11:16

TensorFlow入门12 -- Checkpoints，保存和恢复Estimator创建的模型

OpenVINO》模型训练好了后，下一步就是保存（Save）和恢复（restore）模型，TensorFlow提供两种模型格式（ModelFormat）1，Checkpoints,该格式依赖于创建模型的代码.2，SavedModel
LabVIEW_Python·2020-04-05 08:24

Tensorflow-gpu保存keras模型为Savedmodel格式并载入进行推理

一、保存模型mynetwork为keras模型对象，通过mynetwork=tf.keras.models.Sequential(...)类似方法建立；tf.saved_model.save(mynetwork,'saved_model')##保存模型，说明文件夹即可二、载入保存的模型并进行推理importtensorflowastfimportnumpyasnpgpus=tf.config.ex
卡冈图雅blackhole·2020-03-31 16:00

使用freeze_graph将SavedModel生成的模型合并成一个pb文件

技巧：使用freeze_graph将SavedModel生成的模型合并成一个pb文件在训练mnist模型的时候，增加一个参数，可以在训练完毕后导出SavedModelpythonmnist.py--export_dir
拉赫曼·2020-02-14 22:12

tensorflow2.0 保存和加载模型

1、保存全模型model.save('the_save_model.h5')new_model=keras.models.load_model('the_save_model.h5')2、保持为SavedModel
pan15125284·2019-06-25 12:10

《Estimator工程实现》系列三： SavedModel模型保存导出示例

使用场景使用SavedModel保存和加载模型-变量、图和图的元数据。SavedModel是一种独立于语言且可恢复的神秘序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换TensorFlow模型。
CapsulE_07·2019-06-18 13:30

tensorflow tfserving 部署多个模型、使用不同版本的模型

首先得到多个可以用于tfserving预测的模型文件，相关步骤可以参考使用savedModel保存模型。本例中
JerryZhang__·2019-01-16 23:50

Tensorflow 模型保存与恢复（3）保存模型到单个文件中

保存模型到单个.pb文件中前面两篇介绍了使用Saver和SavedModel保存模型：Tensorflow模型保存与恢复（1）使用tf.train.Saver()Tensorflow模型保存与恢复（2）
JerryZhang__·2018-12-18 22:19

Tensorflow 模型保存与恢复（2）使用SavedModel

使用SavedModel保存和恢复模型本篇介绍使用SavedModel进行模型的保存与恢复。
JerryZhang__·2018-12-17 22:15

如何合并两个TensorFlow模型

在《TensorflowSavedModel模型的保存与加载》中，我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式，以及如何加载之。
云水木石·2018-10-15 21:31

如何查看Tensorflow SavedModel格式模型的信息

在《TensorflowSavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。
云水木石·2018-10-15 10:51

Tensorflow SavedModel模型的保存与加载

这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存
云水木石·2018-10-12 08:57

TensorFlow SavedModel保存和加载模型

声明：参考文献：TensorFlow官方文档AquickcompletetutorialtosaveandrestoreTensorflowmodelsTensorFlow:SaveandRestoreModels版本：Tensorflow1.1利用tf.train.Saver()保存和加载模型"""保存模型和变量"""v1=tf.Variable([0],name='v1')v2=tf.Vari
hustqb·2018-06-23 11:03

TensorFlow的checkpoint

SavedModel，这是独立于创建模型的代码的格式。保存部分训练的模型Estimator自动将这些写入硬盘：checkpoi
了困·2018-03-29 14:31
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