savedmodel.pb模型如果部署在服务器端怎么部署

将SavedModel格式的模型部署到服务器端通常需要以下步骤：

1. 安装TensorFlow Serving：TensorFlow Serving是一个专门用于部署TensorFlow模型的高性能服务器。可以使用Docker容器或直接下载二进制文件来安装TensorFlow Serving。安装后，可以使用以下命令启动TensorFlow Serving：

   tensorflow_model_server --port=8500 --rest_api_port=8501 --model_name=<MODEL_NAME> --model_base_path=<PATH_TO_SAVEDMODEL>

这里的`MODEL_NAME`是模型的名称，`PATH_TO_SAVEDMODEL`是SavedModel格式的模型所在的路径。`port`参数指定gRPC端口，`rest_api_port`参数指定REST API端口。

2. 向服务器发送推理请求：可以使用gRPC或REST API向TensorFlow Serving服务器发送推理请求。gRPC是一种高性能远程过程调用协议，适用于大规模的、高性能的推理任务。REST API则更加轻量级，适用于简单的推理任务和移动设备。可以使用各种编程语言和库来实现gRPC或REST API客户端，例如Python的gRPC和requests库。

在部署SavedModel格式的模型时，需要注意以下几点：

1. SavedModel格式的模型通常包含多个版本，每个版本都有一个唯一的版本号。在部署模型时，需要指定要使用的版本号。可以使用以下命令查看已加载的所有版本：

   saved_model_cli show --dir <PATH_TO_SAVEDMODEL> --all

2. 在向服务器发送推理请求时，需要指定模型的输入和输出张量名称。可以使用以下命令查看模型的所有输入和输出张量名称：

   saved_model_cli show --dir <PATH_TO_SAVEDMODEL> --tag_set serve --signature_def serving_default

这里的`serving_default`是模型的默认签名，可以根据模型的不同签名进行调整。

3. 在部署模型时，需要考虑模型的性能和安全性。可以使用TensorFlow Serving的一些功能来优化模型的性能和保护模型的安全性，例如模型的缓存、模型的多线程处理、模型的访问控制等。