我们常常会遇到一些问题，比如如何对tensorflow的模型保存和调用等问题，我们该怎么处理呢。下面这篇文章将为你提供一个解决思路，希望能帮你解决到相关问题。
1.TensorFlow模型的保存
TensorFlow提供了一种灵活的模型保存格式，可以将模型参数和计算图持久化保存，这样可以在训练完成后，重新加载模型进行推理。TensorFlow模型保存的格式是基于protocol buffer的，可以使用tf.train.Saver()函数来实现保存模型，具体的步骤如下：
#1. 定义模型变量
w = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=2))
b = tf.Variable(tf.random_normal([3], stddev=2))
#2. 定义保存器
saver = tf.train.Saver()
#3. 定义会话
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
#4. 保存模型
saver.save(sess, '/tmp/model.ckpt')
2.TensorFlow模型的调用
TensorFlow模型的调用也是很简单的，可以使用tf.train.Saver()函数来实现模型的调用，具体的步骤如下：
#1. 定义模型变量
w = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=2))
b = tf.Variable(tf.random_normal([3], stddev=2))
#2. 定义保存器
saver = tf.train.Saver()
#3. 定义会话
with tf.Session() as sess:
#4. 调用模型
saver.restore(sess, '/tmp/model.ckpt')
#5. 模型推理
result = sess.run(w + b)
3.使用TensorFlow Serving调用模型
TensorFlow Serving是一种基于RESTful接口，可以快速部署和调用模型的服务。使用TensorFlow Serving可以将训练好的模型部署到服务器上，客户端可以通过RESTful接口来调用模型，从而实现模型的推理。使用TensorFlow Serving的步骤如下：
#1. 安装TensorFlow Serving
pip install tensorflow-serving-api
#2. 将训练好的模型导出为SavedModel格式
tf.saved_model.simple_save(sess, export_dir, inputs, outputs)
#3. 启动TensorFlow Serving
tensorflow_model_server --port=8500 --model_name=my_model --model_base_path=/tmp/model
#4. 通过RESTful接口调用模型
curl -d '{"inputs": [1.0, 2.0, 3.0]}' \
-X POST http://localhost:8500/v1/models/my_model:predict
总结
以上就是为你整理的如何对tensorflow的模型保存和调用全部内容，希望文章能够帮你解决相关问题，更多请关注本站相关栏目的其它相关文章！