如何使用Tensorflow保存或者加载模型(二) -- ModelBuilder API

最新推荐文章于 2022-05-19 17:14:13 发布

Alex_Cen

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分类专栏： Tensorflow Python 文章标签： Python Tensorflow Data Science

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mp43ily/article/details/99838373

本文详细介绍了如何使用ModelBuilder API在Tensorflow中保存和加载模型，包括Python和Java环境下的操作示例。ModelBuilder API生成的模型文件包含模型图和权重，且加载过程简洁，适用于工业界需求。

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1.背景

在上一篇如何使用Tensorflow保存或者加载模型(一)文章中，站长介绍了怎么把Tensorflow模型的图和变量通过tf.train.Saver()保存在本地。在这一篇文章中，站长会介绍用一种新的模型保存和加载的方式，ModelBuilder API，在该方式下保存和加载模型会更加简单，而且支持Python和Java环境下运行，可以更好地满足工业界的需求。

1.1 模型文件介绍

ModelBuilder API会生成saved_model.pb的文件和variables的文件夹。

saved_model.pb 中的后缀pb代表protobuf，在Tensorflow中这个pb文件包含了模型图的定义和模型的权重，也是模型保存的核心文件。

variables 文件夹中包含的是变量的数据和索引文件。

在这里插入图片描述

1.2 模型的保存示例代码

我们这里仍然使用linear regression模型进行演示，使用tf.saved_model.simple_save进行模型保存。

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np

##1.创建PlaceHolder和初始化参数##
X = tf.placeholder("float", name="X")
Y = tf.placeholder("float", name="Y")

W = tf.Variable(np.random.randn(), name= "W")
b = tf.Variable(np.random.randn(), name= "b")

learning_rate = 0.02
epochs = 100

data_x = np.linspace(0, 50, 50)
data_y = np.linspace(0, 50, 50)

##2.实现梯度下降##
y_pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b, name="y_pred")
loss = tf.reduce_sum(tf.