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tf.saved_model.SaveOptions

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保存到SavedModel选项。

该函数可以在使用options论点在于保存SavedModel(功能tf.saved_model.savetf.keras.models.save_model )。

namespace_whitelist 含运命名空间来保存白名单模型时的字符串列表。节省对象使用的命名空间OPS必须明确所有命名空间添加到白名单中。该命名空间OPS必须加载SavedModel时被注册到框架。
save_debug_info 布尔值,指示调试信息是否保存。如果为True,则一个调试/ saved_model_debug_info.pb文件将与一个GraphDebugInfo二进制协议缓冲器包含所有OPS和功能中保存的堆栈跟踪信息的内容写入。
function_aliases Python的字典。从字符串对象映射返回由@ tf.function。单个tf.function可以产生许多ConcreteFunctions。如果下游工具要指由单一tf.function可以使用所产生的所有具体功能function_aliases参数从该别名的地图存储所有具体函数名。例如

 class MyModel:
@tf.function
def func():
...

@tf.function
def serve():
...
func()

model = MyModel()
signatures = {
'serving_default': model.serve.get_concrete_function(),
}
options = tf.saved_model.SaveOptions(function_aliases={
'my_func': func,
})
tf.saved_model.save(model, export_dir, signatures, options)
 

experimental_io_device 串。适用于分布式环境。 Tensorflow设备用来访问文件系统。如果None (默认),则每个变量的文件系统从CPU访问:其中该变量被分配的主机的0设备。如果指定了文件系统,而不是来自该设备的所有变量访问。

在分布式环境中运行时,如果你想保存到本地目录,这是有用的,例如,如“/ tmp目录”。在这种情况下通过一个装置,其中“/ TMP”目录可访问主机。

类变量

  • experimental_io_device
  • function_aliases
  • namespace_whitelist
  • save_debug_info