tf2.X中将模型保存为savedmodel
背景
将一个计算欧式距离的小模型转换为savedmodel。
代码
import tensorflow as tfclass EuclideanDisTanceNet(tf.keras.Model):def __init__(self):super(EuclideanDisTanceNet, self).__init__()def call(self, input):sub = tf.subtract(input[0], input[1])print('sub>', sub)pow = tf.pow(sub, 2)print('pow>', pow)rd = tf.reduce_sum(pow, axis=3)print('rd>', rd)sq = tf.math.sqrt(rd)return sqinput1 = tf.constant(3, dtype=tf.float32, shape=[1, 1, 500, 512])
input2 = tf.constant(1, dtype=tf.float32, shape=[1, 1, 1, 512])model = EuclideanDisTanceNet()# out = model([input1, input2])
# print("out>", out)out = model.predict([input1, input2])
print("out>", out)
model.save("./savedmodle", include_optimizer=False)
特别注意
如果没有调用predict(),则上面的代码会报错:
cannot be saved because the input shapes have not been set. Usually, input shapes are automatically determined from calling `.fit()` or `.predict()`. To manually set the shapes, call `model.build(input_shape)`.
参考资料
在 TensorFlow 2 中使用 TF Hub 中的 SavedModel
tensorflow2.x:构建tf.keras.Model实例的几种方式
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