使用tf.saved_model.save会得到哪几个的文件

使用tf.saved_model.save会得到以下文件：

1. saved_model.pb：保存了模型的计算图和变量。

2. variables文件夹：保存了模型中的变量。

3. assets文件夹：保存了一些额外的资源文件，例如词汇表或配置文件。

4. 签名文件夹：保存了模型的输入和输出签名信息，以及模型的版本号。

相关问题

model.save()如何改写成tf.saved_model.save()

`model.save()`是TensorFlow 1.x中的函数，用于直接将Keras模型及其权重保存为HDF5文件或者序列化的Python对象，而`tf.saved_model.save()`则是TensorFlow 2.x中用于保存TF 2.0模型（包括函数式、子类化等）的官方方法，它将模型转换为更标准的SavedModel格式，支持多种平台和服务部署。

如果你想将一个Keras模型从`model.save()`改写为`tf.saved_model.save()`，你需要按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的Keras模型是在TF 2.x环境中定义的。如果是在TF 1.x中定义的，你需要将其升级到TF 2.x，例如通过`tf.keras.models.load_model('path_to_hdf5_file')`加载模型，然后继续在TF 2.x环境中操作。

2. 使用`tf.function`装饰器将模型的前向传播函数（如`__call__`）转换为可序列化的图形式。这对于函数式或子类化模型来说通常不需要做太多改变，因为它默认是函数式的。

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32)])
def predict_function(inputs):
    return model(inputs)

3. 将模型转换为SignatureDefs，这是SavedModel的核心部分，定义了模型的输入和输出。可以使用`tf.saved_model.build_signature_def()`创建一个或多个SignatureDef实例。

4. 最后，使用`tf.saved_model.save(model, export_dir)`将模型及其SignatureDefs保存到指定的export_dir（例如'/home/pi/Magic/sex_model_saved_model'）:

signature = tf.saved_model.build_signature_def(
    inputs={'input': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(inputs)},
    outputs={'output': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(predict_function(inputs))},
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)

builder = saved_model_builder.SavedModelBuilder(export_dir)
builder.add_meta_graph_and_variables(
    sess=None,
    tags=['serve'],
    signature_def_map={
        'predict': signature
    })
builder.save()

记住，在TF 2.x中，你还需要处理好变量管理，特别是当你的模型包含了变量时。

请给一个tf.saved_model.save()的例子

好的，下面是一个用于保存和加载 TensorFlow SavedModel 的例子：

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的模型
inputs = tf.keras.Input(shape=(784,))
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, '/path/to/model')

# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.load('/path/to/model')

在这个例子中，我们首先通过 Keras API 构建了一个简单的神经网络模型。然后，我们使用 `tf.saved_model.save()` 函数将模型保存到指定的文件夹中。最后，我们使用 `tf.saved_model.load()` 函数从指定的文件夹中加载模型。注意，该函数返回一个加载的模型对象，可以直接使用。