tensorflow - 如何在没有 model_fn 源代码的情况下将“任何”模型从磁盘加载到 TensorFlow Estimator？

Question

在 Keras 中，您可以使用以下方法加载您之前训练过的模型：

训练好的_keras_model = tf.keras.models.load_model(model_name)

有没有使用 TensorFlow estimator API 的等效方法？根据文档，我必须使用：

trained_estimator = tf.estimator.Estimator (model_fn,model_dir) 我想只使用模型目录中的文件来获得训练有素的估计器。更清楚地说，我的想法是在没有 model_fn 源代码的情况下从磁盘加载“任何”模型。有可能这样做吗？

这个功能是在 Keras 中实现的，所以我不明白为什么 Estimator API 不能做到这一点。

Answer 1

我会用Estimator.export_savedmodel(). 这将以适合服务的格式保存权重 + 图表。您还可以查看https://github.com/ajbouh/tfiSavedModel ，了解从 Python中使用 s 的超级简单方法（但使用TensorFlow 服务于生产用例）。