movenet 模型怎么在TF1.15环境下部署

在 TensorFlow 1.x 版本中，可以通过 SavedModel 格式来部署模型。下面是一个简单的示例，展示了如何使用 SavedModel 格式部署 MoveNet 模型。

1. 下载 MoveNet 模型

可以从 TensorFlow Hub 中下载 MoveNet 模型。在终端中运行以下命令：

wget https://tfhub.dev/google/movenet/singlepose/lightning/3?tf-hub-format=compressed -O movenet.zip
unzip movenet.zip -d movenet

2. 加载模型并保存为 SavedModel 格式

在 Python 中使用 TensorFlow 1.x，可以使用以下代码加载模型并将其保存为 SavedModel 格式：

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()

# 加载模型
module = tf.saved_model.load_v2('movenet')

# 定义输入和输出签名
input_tensor = module.signatures['serving_default'].inputs['image']
output_tensor = module.signatures['serving_default'].outputs['output']

# 保存为 SavedModel 格式
tf.saved_model.simple_save(
    tf.compat.v1.keras.backend.get_session(),
    'movenet_savedmodel',
    inputs={'image': input_tensor},
    outputs={'output': output_tensor}
)

3. 加载 SavedModel 并进行推理

在部署时，可以使用以下代码加载 SavedModel 并进行推理：

import tensorflow.compat.v1 as tf
import cv2
import numpy as np

tf.disable_v2_behavior()

# 加载 SavedModel
model = tf.saved_model.load_v2('movenet_savedmodel')

# 加载测试图像
image = cv2.imread('test_image.jpg')

# 将图像转换为模型所需的形状
image = cv2.resize(image, (256, 256))
image = np.expand_dims(image, axis=0)

# 进行推理
output = model(image)['output'][0]

print(output)

上面的代码中，`test_image.jpg` 是一个测试图像，`output` 是 MoveNet 模型的输出。