這篇文章主要講解了如何使用keras和tensorflow保存為可部署的pb格式，內(nèi)容清晰明了，對(duì)此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會(huì)有幫助。

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Keras保存為可部署的pb格式

加載已訓(xùn)練好的.h6格式的keras模型

傳入如下定義好的export_savedmodel()方法內(nèi)即可成功保存

import keras
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.util import compat
from keras import backend as K

def export_savedmodel(model):
 '''
 傳入keras model會(huì)自動(dòng)保存為pb格式
 '''
  model_path = "model/" # 模型保存的路徑
  model_version = 0 # 模型保存的版本
  # 從網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出創(chuàng)建預(yù)測(cè)的簽名
  model_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(
    inputs={'input': model.input}, outputs={'output': model.output})
  # 使用utf-8編碼將 字節(jié)或Unicode 轉(zhuǎn)換為字節(jié)
  export_path = os.path.join(compat.as_bytes(model_path), compat.as_bytes(str(model_version))) # 將保存路徑和版本號(hào)join
  builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path) # 生成"savedmodel"協(xié)議緩沖區(qū)并保存變量和模型
  builder.add_meta_graph_and_variables( # 將當(dāng)前元圖添加到savedmodel并保存變量
    sess=K.get_session(), # 返回一個(gè) session 默認(rèn)返回tf的sess,否則返回keras的sess,兩者都沒(méi)有將創(chuàng)建一個(gè)全新的sess返回
    tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING], # 導(dǎo)出模型tag為SERVING(其他可選TRAINING,EVAL,GPU,TPU)
    clear_devices=True, # 清除設(shè)備信息
    signature_def_map={ # 簽名定義映射
      tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: # 默認(rèn)服務(wù)簽名定義密鑰
        model_signature # 網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出策創(chuàng)建預(yù)測(cè)的簽名
    })
  builder.save() # 將"savedmodel"協(xié)議緩沖區(qū)寫(xiě)入磁盤(pán).
  print("save model pb success ...")

model = keras.models.load_model('model_data/weight.h6') # 加載已訓(xùn)練好的.h6格式的keras模型
export_savedmodel(model) # 將模型傳入保存模型的方法內(nèi),模型保存成功.

網(wǎng)頁(yè)題目：如何使用keras和tensorflow保存為可部署的pb格式-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題URL：http://www.chinadenli.net/article34/djdsse.html

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