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Tensorflow: SavedModelBuilder,如何以最佳验证精度保存模型

TensorFlow是一个开源的机器学习框架,SavedModelBuilder是TensorFlow中的一个类,用于保存和导出模型。

最佳验证精度保存模型的步骤如下:

  1. 首先,确保你已经训练好了一个模型,并且在验证集上达到了最佳的精度。
  2. 导入TensorFlow和其他必要的库:
代码语言:txt
复制
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.saved_model import builder
from tensorflow.python.saved_model import tag_constants
  1. 创建一个SavedModelBuilder对象:
代码语言:txt
复制
export_dir = 'path/to/export/directory'
builder = builder.SavedModelBuilder(export_dir)
  1. 定义输入和输出的Tensor:
代码语言:txt
复制
# 假设输入是一个形状为[batch_size, input_size]的张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_size], name='input_tensor')

# 假设输出是一个形状为[batch_size, num_classes]的张量
output_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes], name='output_tensor')
  1. 定义模型的计算图:
代码语言:txt
复制
# 假设你的模型是一个简单的全连接神经网络
hidden_layer = tf.layers.dense(input_tensor, hidden_units, activation=tf.nn.relu)
output_layer = tf.layers.dense(hidden_layer, num_classes, activation=None)
  1. 定义损失函数和优化器:
代码语言:txt
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loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=output_tensor, logits=output_layer))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss)
  1. 创建一个Session并初始化变量:
代码语言:txt
复制
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
  1. 加载训练好的权重:
代码语言:txt
复制
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, 'path/to/trained/weights')
  1. 将模型的输入和输出Tensor添加到SavedModelBuilder中:
代码语言:txt
复制
inputs = {'input_tensor': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_tensor)}
outputs = {'output_tensor': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output_tensor)}
signature_def = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
)
builder.add_meta_graph_and_variables(
    sess,
    [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
    signature_def_map={tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature_def}
)
  1. 保存模型:
代码语言:txt
复制
builder.save()

完成上述步骤后,你的模型将以SavedModel的格式保存在指定的目录中。你可以使用TensorFlow Serving或其他支持SavedModel格式的工具来加载和部署这个模型。

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