保存用于tensorflow服务的自定义tf.estimator训练模型

保存用于 TensorFlow 服务的自定义 tf.estimator 训练模型，可以通过以下步骤完成：

1. 首先，使用 TensorFlow 的 tf.estimator API 构建和训练自定义模型。tf.estimator 是 TensorFlow 提供的高级 API，用于简化模型的构建、训练和评估过程。
2. 在训练完成后，可以使用 TensorFlow 的 SavedModel 格式保存模型。SavedModel 是 TensorFlow 的标准模型保存格式，可以方便地在不同的平台和环境中加载和部署模型。
3. 使用 tf.estimator.Estimator.export_saved_model 方法将模型保存为 SavedModel 格式。该方法需要指定保存路径和导出的输入和输出签名。
4. 保存模型后，可以将其上传到云存储服务，以便在 TensorFlow 服务中使用。腾讯云提供了对象存储服务 COS（Cloud Object Storage），可以用于存储和管理模型文件。上传模型时，可以选择合适的存储桶和路径。
5. 在 TensorFlow 服务中，可以使用腾讯云的 AI 服务 PAI（Platform of AI）进行模型部署和推理。PAI 提供了丰富的 AI 功能和服务，包括模型管理、模型部署、模型推理等。
6. 在 PAI 中，可以创建一个 TensorFlow 服务作业，将保存的模型加载并部署为一个可用的服务。可以指定模型的输入和输出格式，以及其他相关参数。
7. 部署完成后，可以通过调用 TensorFlow 服务的 API 来使用模型进行推理。可以将输入数据发送给服务，获取模型的预测结果。

总结起来，保存用于 TensorFlow 服务的自定义 tf.estimator 训练模型的步骤如下：

1. 使用 tf.estimator API 构建和训练自定义模型。
2. 使用 tf.estimator.Estimator.export_saved_model 方法将模型保存为 SavedModel 格式。
3. 将 SavedModel 上传到腾讯云对象存储服务 COS。
4. 在腾讯云的 AI 服务 PAI 中创建 TensorFlow 服务作业，加载并部署模型。
5. 调用 TensorFlow 服务的 API 进行模型推理。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云对象存储服务 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
• 腾讯云 AI 服务 PAI：https://cloud.tencent.com/product/pai