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我无法从加载 C_API 的 tensorflow 2.0 SavedModel 运行推理，因为我无法按名称访问输入和输出操作。

我通过 TF_LoadSessionFromSavedModel(...) 成功加载会话：

#include <tensorflow/c/c_api>

...

TF_Status* status = TF_NewStatus();
TF_Graph*  graph  = TF_NewGraph();
TF_Buffer* r_opts = TF_NewBufferFromString("",0);
TF_Buffer* meta_g = TF_NewBuffer();

TF_SessionOptions* opts = TF_NewSessionOptions();
const char* tags[] = {"serve"};

TF_Session* session = TF_LoadSessionFromSavedModel(opts, r_opts, "saved_model/tf2_model", tags, 1, graph, meta_g, status);

if ( TF_GetCode(status) != TF_OK ) exit(-1); //does not happen

但是，尝试使用以下方法设置输入和输出张量时出现错误：

TF_Operation* inputOp  = TF_GraphOperationByName(graph, "input"); //works with "serving_default_input"
TF_Operation* outputOp = TF_GraphOperationByName(graph, "prediction"); //does not work

我作为参数传递的名称被分配给已保存模型的输入和输出 keras 层，但不在加载的graph. 运行（按照此处saved_model_cli的 tf SavedModel 教程）显示具有这些名称的 Tenor 存在于 下，所以我想我需要实例化为一个图（换句话说，根据签名创建一个图），但是我找不到使用 C API 执行此操作的方法。SignatureDef serving_defaultserving_default

请注意，tensorflows 的 C_API测试使用 C++ tensorflow/core/ 功能从元图加载签名定义映射并使用它来查找输入和输出操作名称，但我想避免对 C++ 的依赖。

另请注意，按名称访问操作适用于冻结的 .pb 图形，但此格式已被弃用。

提前感谢您的任何想法和提示！

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目前（截至 2020 年 5 月）Tensorflow C API 不正式支持 SavedModel ( tensorflow 2.0 ) 格式，尽管他们可能会很快发布该功能。

无论如何，您可以使用导出模型时定义的默认SignatureDefs 并使用saved_model_cli工具查找输入和输出张量的名称。

假设您使用

model.save('/path/to/model/folder')

然后你打开一个 bash 并做

cd /python/folder/bin/
saved_model_cli show --dir /path/to/model/folder --tag_set serve --signature_def serving_default

（实际位置saved_model_cli不同，但在bin/文件夹下使用anaconda时默认安装）

默认情况下它会产生类似的东西：

serving_default
The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
  inputs['graph_input'] tensor_info:
      dtype: DT_DOUBLE
      shape: (-1, 28, 28)
      name: serving_default_graph_input:0
The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
  outputs['graph_output'] tensor_info:
      dtype: DT_FLOAT
      shape: (-1, 10)
      name: StatefulPartitionedCall:0
Method name is: tensorflow/serving/predict

在这种情况下，serving_default_graph_input是输入张量名称，StatefulPartitionedCall是输出张量名称。然后，您可以使用TF_GraphOperationByName().

借助对 Tensorflow 2 的 C API 支持，您可以使用一组已定义的 SignatureDefs 保存模型，然后加载所需的concrete_function()，而不必担心张量名称。但是，这种当前方法应该仍然有效。

于 2020-05-24T00:40:14.270 回答