$ docker run --rm --runtime=nvidia -it -v /tmp:/tmp tensorflow/tensorflow:latest-gpu /usr/local/bin/saved_model_cli...--tag_set serve \ tensorrt --precision_mode FP32 --max_batch_size 1 --is_dynamic_op True 在这里，我们运行了 saved_model_cli...对于本例中使用的 ResNet 模型，其张量没有固定的形状，因此我们需要此参数 注：saved_model_cli 链接 https://www.tensorflow.org/guide/saved_model
rm --runtime=nvidia -it \ -v /tmp:/tmp tensorflow/tensorflow:latest-gpu \ /usr/local/bin/saved_model_cli...tag_set serve \ tensorrt --precision_mode FP32 --max_batch_size 1 -- is_dynamic_op True 在这里，我们运行了 saved_model_cli
这种方式的好处是用saved_model_cli可以直接检查serving的input格式，以及在请求特征size非常大的时候，这种请求能多少节省一点以上序列化所需的时间。...然后我们可以通过saved_model_cli来检查模型输入输出。图一是tf.Example类型的输入，图二是raw tensor输入，raw tensor类型的输入debug更方便一点。...saved_model_cli show --all --dir ./serving_model/bilstm_crf/1 ? ?
我们可以使用以下代码来检查生成的 SavedModel 是否包含正确的签名： saved_model_cli: $ saved_model_cli show --dir distilbert_cased_savedmodel...只需在导出到 SavedModel 后，运行 saved_model_cli 命令，查看输出的名称即可。 快速易用的分词器：?
saved_model_cli: Command-line interface for SavedModel optional arguments: -h, --help show this
saved_model_cli show --dir {export_path+str(version)} --all 模型文件信息中这些标红的部分都是后面有可能会用到的。 ?
john 78169 Apr 13 15:12 saved_model.pb drwxr-xr-x 2 john john 4096 Apr 13 15:12 variables 查看模型 使用 saved_model_cli...saved_model_cli show --dir '/tmp/tfx/1' --all 2021-04-13 15:12:29.433576: I tensorflow/stream_executor
SaveModel文件目录: assets saved_model.pb variables 查看MetaGraphDefs和SignatureDefs: saved_model_cli show
To inspect available tag-sets in the SavedModel, please use the SavedModel CLI: `saved_model_cli` 因为
saved_model_cli show --dir .
saved_model_cli show --dir {export_path+str(version)} --all 模型文件信息中这些标红的部分都是后面有可能会用到的： ?
keras.models.Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs]) y_pred = model.predict(X_new) TensorFlow 还有一个命令行工具saved_model_cli...用于检查SavedModel： $ export ML_PATH="$HOME/ml" # point to this project, wherever it is $ cd $ML_PATH $ saved_model_cli...saved_model_cli也可以用来做预测（用于测试，不是生产）。假设有一个NumPy数组（X_new），包含三张用于预测的手写数字图片。...首先将其输出为NumPy的npy格式： np.save("my_mnist_tests.npy", X_new) 然后，如下使用saved_model_cli命令： $ saved_model_cli
通过使用-h参数运行工具，可以在每个步骤中获取详细说明： saved_model_cli -h 可以通过在命令名称后调用-h参数来获取特定命令的说明。...例如，如果您想要有关run命令的详细说明，请键入以下内容： saved_model_cli run -h 为了亲身体验此工具，让我们回到在tf.function API 的较早部分中构建和训练的模型。...为此，请在“终端”窗口中键入以下内容： saved_model_cli show --dir 对于我们计算平方的模型，您应该看到以下内容： The given SavedModel...要查看构成此标签集的SignatureDefs（有关详细信息，请参阅 这里，您可以键入以下命令： saved_model_cli show \ --dir \...确切的命令如下： saved_model_cli run \ --dir \ --tag_set serve \ --input_exprs "number"="[
saved_model_cli show --dir {export_path+str(version)} --all MetaGraphDef with tag-set: 'serve' contains
在继续设置TensorFlow Serving之前，可以利用TensorFlow的SavedModel命令行界面（CLI）工具saved_model_cli，该工具对于快速检查模型的输入和输出规格很有用
saved_model_cli show --dir "path" --all # 载入model model = tf.saved_model.load("path") inference = model.signatures
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