TF-Serving从导出模型到部署服务源码

本文主要是介绍TF-Serving从导出模型到部署服务源码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

TF-Serving从导出模型到部署服务源码(Keras)

1.模型保存好之后，使用Keras的模型保存方法保存模型

model.save('my_model.h5')

常见的模型有h5和.keras

h5文件包含

​ ·模型的结构，以便重构该模型

​ ·模型的权重

​ ·训练的配置（损失函数，优化器等）

​ ·优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方开始

2.使用SavedModel将模型导出为tensorflow的标准格式，因Tensorflow和Keras是兼容的，所以方法一样

因SavedModel和语言无关，可以用python训练，可以使用java训练，而且使用TfServing的时候，必须选择SavedModel格式

import tensorflow as tf
import keras
keras.backend.set_learning_phase(0)  # Ignore dropout at inference
model = keras.models.load_model('../model/6_layer_rmsprop.h5')
export_path = '../export_model/1'
with keras.backend.get_session() as sess:tf.saved_model.simple_save(sess,export_p

这篇关于TF-Serving从导出模型到部署服务源码的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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