TensorFlow固化后模型的预测
时间: 2023-10-02 22:13:32 浏览: 37
在TensorFlow中,我们可以使用tf.saved_model.save()函数将模型保存到磁盘上。这个函数将保存一个包含模型的计算图和变量的文件夹,这个文件夹称为saved model。
然后,我们可以使用tf.saved_model.load()函数加载saved model到一个模型对象中,这个模型对象包含了模型的计算图和变量。最后,我们可以使用这个模型对象进行预测。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 构建模型
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(1,))
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 保存模型
tf.saved_model.save(model, 'saved_model')
# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.load('saved_model')
# 预测
input_data = np.array([[1.0], [2.0], [3.0]])
output_data = loaded_model(input_data).numpy()
print(output_data)
```
在这个示例中,我们首先构建了一个包含一个Dense层的简单模型。然后,我们使用tf.saved_model.save()函数将模型保存到了'saved_model'文件夹中。接着,我们使用tf.saved_model.load()函数加载saved model到了loaded_model变量中。最后,我们使用loaded_model进行了预测,并打印了预测结果。