如何在tensorflow SavedModel中拥有多个输出？

在TensorFlow的SavedModel中拥有多个输出可以通过定义一个具有多个输出的模型来实现。以下是一个简单的示例，展示如何创建一个具有两个输出的模型，并将其保存为SavedModel格式。

1. 创建一个多输出模型

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(10,), name='input')

# 定义隐藏层
hidden_layer = Dense(64, activation='relu', name='hidden')(input_layer)

# 定义第一个输出层
output1 = Dense(1, activation='sigmoid', name='output1')(hidden_layer)

# 定义第二个输出层
output2 = Dense(1, activation='linear', name='output2')(hidden_layer)

# 创建模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=[output1, output2])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss={'output1': 'binary_crossentropy', 'output2': 'mse'})

# 打印模型结构
model.summary()

2. 保存模型为SavedModel格式

# 保存模型
model.save('multi_output_model')

3. 加载SavedModel并使用

# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('multi_output_model')

# 使用模型进行预测
inputs = tf.random.normal((1, 10))
outputs = loaded_model(inputs)

print(outputs)

解释

创建模型：我们定义了一个具有两个输出的模型。output1是一个二分类问题的输出，使用sigmoid激活函数；output2是一个回归问题的输出，使用线性激活函数。
编译模型：我们为每个输出指定了不同的损失函数。output1使用二元交叉熵损失，output2使用均方误差损失。
保存模型：使用model.save方法将模型保存为SavedModel格式。
加载模型：使用tf.keras.models.load_model方法加载保存的模型，并进行预测。