このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。
Switch to English

tf.saved_model.load

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

SavedModelをロードexport_dir

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

SavedModelに関連付けられた署名は、関数として使用できます。

 imported = tf.saved_model.load(path)
f = imported.signatures["serving_default"]
print(f(x=tf.constant([[1.]])))
 

でエクスポートされたオブジェクトtf.saved_model.saveさらに、追跡可能なオブジェクトと属性に割り当てられた機能を持っています。

 exported = tf.train.Checkpoint(v=tf.Variable(3.))
exported.f = tf.function(
    lambda x: exported.v * x,
    input_signature=[tf.TensorSpec(shape=None, dtype=tf.float32)])
tf.saved_model.save(exported, path)
imported = tf.saved_model.load(path)
assert 3. == imported.v.numpy()
assert 6. == imported.f(x=tf.constant(2.)).numpy()
 

ロードKerasモデル

Kerasモデルは追跡可能なので、SavedModelに保存することができます。返されるオブジェクトtf.saved_model.load Kerasオブジェクト(つまりは持っていないではない.fit.predict 、などの方法)。いくつかの属性と機能がまだ用意されています.variables.trainable_variables.__call__

 model = tf.keras.Model(...)
tf.saved_model.save(model, path)
imported = tf.saved_model.load(path)
outputs = imported(inputs)
 

使用tf.keras.models.load_model Kerasモデルを復元します。

TensorFlow 1.xからSavedModelsのインポート

SavedModels tf.estimator.Estimatorまたは1.1 SavedModel APIは代わりにフラットグラフ有するtf.functionオブジェクトを。これらのSavedModelsは次の属性がロードされます。

  • .signatures :関数へマッピングする辞書署名の名前。
  • .prune(feeds, fetches) :新しいサブグラフのための機能を抽出することを可能にする方法。これはTensorFlow 1.xのからのセッションにフィードし、フェッチをSavedModelをインポートし、命名に相当します
 imported = tf.saved_model.load(path_to_v1_saved_model)
pruned = imported.prune("x:0", "out:0")
pruned(tf.ones([]))
 

参照してくださいtf.compat.v1.wrap_function詳細については、を。

  • .variables :インポートされた変数のAリスト。
  • .graph :全体の輸入グラフ。
  • .restore(save_path)チェックポイントからリストア変数から保存した機能tf.compat.v1.Saver

非同期消費SavedModels

(プロデューサーが別のプロセスである)非同期SavedModelsを消費すると、すべてのファイルが書き込まれている前に、SavedModelディレクトリが表示され、 tf.saved_model.load不完全SavedModelで指さ場合に失敗します。ディレクトリをチェックするよりもむしろ、「saved_model_dir / saved_model.pb」のチェック。このファイルは最後としてアトミック書かれtf.saved_model.saveファイル操作。

export_dir SavedModelディレクトリからロードします。
tags 負荷にメタグラフを識別タグのタグまたは配列。 SavedModelからエクスポートしたものと同様に、単一メタグラフが含まれている場合は、オプションのtf.saved_model.save
options オプションは、 tf.saved_model.LoadOptionsロードのためのことを指定するオプションオブジェクト。

追跡可能オブジェクトsignatures関数に署名鍵からマッピング属性。 SavedModelがでエクスポートされた場合tf.saved_model.load 、それはまた、保存された追跡可能なオブジェクト、関数、デバッグ情報を指します。

ValueError 場合はtags SavedModelでメタグラフと一致していません。