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0. 前言

以fashion_mnist 为例，签名函数转换成savedmodel

1. 代码部分

1. 导入模块

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import kerasprint(tf.__version__)
print(sys.version_info)
for module in mpl,np,pd,sklearn,tf,keras:print(module.__name__,module.__version__)

2. 签名函数

# 函数限定输入类型
@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None],tf.int32,name='x')])
def cube(z):return tf.pow(z,3)

# @tf.function py func -> tf graph
# get_concrete_function -> add input signature -> SavedModel
cube_func_int32 = cube.get_concrete_function(tf.TensorSpec([None],tf.int32))
print(cube_func_int32)

print(cube_func_int32 is cube.get_concrete_function(tf.TensorSpec([5],tf.int32)))
print(cube_func_int32 is cube.get_concrete_function(tf.constant([1,2,3])))

cube_func_int32.graph

3. 测试

3.1 测试签名函数

# 测试tf.function
print(cube(tf.constant([1,2,3])))

3.2 构建model

to_export = tf.Module()
to_export.cube = cube
tf.saved_model.save(to_export,'signature_to_saved_model')

3.3 查看

# 查看
!saved_model_cli show --dir signature_to_saved_model/ --all

3.4 加载模型并测试

# 加载模型并测试
imported = tf.saved_model.load('signature_to_saved_model')
imported.cube(tf.constant([2]))

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