将Keras模型导出为TensorFlow SavedModel格式并修复serving_input_fn的步骤如下:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.models.load_model('path_to_keras_model.h5')
tf_model = tf.keras.Sequential()
for layer in model.layers:
tf_model.add(layer)
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)
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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