Tensorflow 2中的tensorflow.contrib.predictor.from_saved_model()

Tensorflow 2是谷歌推出的一个广泛应用于机器学习和深度学习领域的开源框架。其中，tensorflow.contrib.predictor.from_saved_model()是一个在Tensorflow 2中已经被弃用的函数。

该函数主要用于从已保存的模型加载预测器（predictor）。预测器可以用于对新数据进行预测，而无需重新构建和训练模型。

具体来说，tensorflow.contrib.predictor.from_saved_model()的功能包括：

• 加载已保存的Tensorflow模型，创建一个预测器对象。
• 预处理输入数据，包括对输入进行规范化、归一化或转换等操作。
• 使用加载的模型对输入数据进行预测。
• 返回预测结果，可以是一个或多个输出。

然而，由于Tensorflow 2的设计调整，tensorflow.contrib模块已不再建议使用，并且在Tensorflow 2.0及以后的版本中已被删除。取而代之的是使用tf.saved_model.load()函数来加载已保存的模型。

以下是使用Tensorflow 2中tf.saved_model.load()函数加载已保存模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载已保存的模型
model = tf.saved_model.load('saved_model_path')

# 创建预测函数
predict_fn = model.signatures['serving_default']

# 准备输入数据
input_data = prepare_input_data()

# 进行预测
output = predict_fn(input_data)

# 处理预测结果
process_output(output)

需要注意的是，saved_model_path应该是已保存模型的路径。另外，在使用tf.saved_model.load()函数后，可以通过model.signatures获取模型的签名信息，进而使用相应的签名来执行预测。

尽管Tensorflow 2的API和功能发生了很大的变化，但Tensorflow官方仍然提供了一系列用于深度学习的高级API和工具，如Keras和Tensorboard。在实际开发中，可以根据具体需求选择合适的API和工具来构建、训练和部署模型。

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