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：
- 首先，确保你已经安装了TensorFlow和Keras库，并且版本兼容。
- 导入所需的库：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras- 加载Keras模型：
model = keras.models.load_model('path_to_keras_model.h5')- 创建一个新的TensorFlow模型：
tf_model = tf.keras.Sequential()- 将Keras模型的层逐一添加到TensorFlow模型中：
for layer in model.layers:
tf_model.add(layer)- 定义serving_input_fn函数，用于指定输入的格式和预处理操作：
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)- 导出SavedModel格式：
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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