sp里怎么导出模型

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。