Tensorflow 的saved_model模块学习
saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能。
在模型的训练阶段,同时要保存tfs需要的saved_model该如何去做呢,就是在你模型训练已经完成,要保存成模型文件.pb或者.meta的形式,此时你就可以保存成tfs需要的文件格式.pbtxt,对应目录下生成saved_model.pbtxt和variables,存储网络结构和对应的变量值。
如下图:

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