sp里怎么导出模型
时间: 2023-12-05 10:04:37 浏览: 90
在SP(TensorFlow Serving)中,要导出模型,可以按照以下步骤进行:
1. 在训练模型时,使用 TensorFlow 的 SavedModel 格式保存模型。例如:
```
model.save('saved_model', save_format='tf')
```
2. 启动 TensorFlow Serving,指定模型的路径和版本号。例如:
```
tensorflow_model_server --port=8500 --rest_api_port=8501 --model_name=my_model --model_base_path=/path/to/saved_model/1/
```
其中,`model_name` 是模型的名称,`model_base_path` 是模型的路径和版本号,`1` 表示版本号。
3. 使用 REST API 调用模型。例如:
```
import requests
import json
data = {"instances": [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]]}
headers = {"content-type": "application/json"}
json_data = json.dumps(data)
response = requests.post('http://localhost:8501/v1/models/my_model:predict', data=json_data, headers=headers)
print(response.json())
```
其中,`my_model` 是模型的名称,`predict` 是模型的方法名。
这样就可以在 SP 中导出模型并进行调用了。
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