如何使用Tensorflow导出用Python构建的模型？

前言

在机器学习领域，TensorFlow被广泛应用于各种类型的模型训练。在完成模型的训练之后，我们需要将得到的模型导出以供使用。本文将详细介绍如何使用Tensorflow导出用Python构建的模型。

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步骤一：构建模型

首先，我们需要使用Python编写一个模型。这里以构建一个简单的线性回归模型为例：

import tensorflow as tf

# 构造训练数据
x_train = [1, 2, 3, 4, 5]
y_train = [6, 8, 10, 12, 14]

# 设置模型参数
learning_rate = 0.01
epochs = 1000

# 构建模型
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
w = tf.Variable(0.0, name='weight')
b = tf.Variable(0.0, name='bias')
y_pred = tf.add(tf.multiply(x, w), b)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

# 开始训练
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(epochs):
        _, l = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x: x_train, y: y_train})
        if (epoch+1) % 100 == 0:
            print('Epoch {} - Loss: {}'.format(epoch+1, l))
    final_w, final_b = sess.run([w, b])

这个模型非常简单，它的作用是根据输入的x计算出y的值。在模型训练的过程中，我们不断调整w和b的值，以使模型的预测结果越来越接近实际值。

步骤二：将模型导出

接下来，我们需要将模型导出以备使用。在TensorFlow中，模型的导出可以通过tf.saved_model.builder模块实现。

# 导出模型
export_dir = 'saved_model/'
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    # 加载变量
    w = tf.get_variable('weight', shape=[1], dtype=tf.float32)
    b = tf.get_variable('bias', shape=[1], dtype=tf.float32)
    # 定义输入输出Tensor
    inputs = {'input': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(x)}
    outputs = {'output': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(y_pred)}
    # 定义签名
    signature_def = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
        inputs=inputs,
        outputs=outputs,
        method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
    )
    # 添加到builder
    builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
                                       signature_def_map={'predict': signature_def})
# 保存模型
builder.save()

这段代码中，我们首先定义了模型的导出路径。然后，我们创建了一个SavedModelBuilder对象，在对象中定义了模型的输入和输出层。最后，我们将其添加到Builder中，并使用Builder的save方法保存模型。

步骤三：使用导出的模型进行预测

完成模型的导出之后，我们可以在TensorFlow Serving等平台上使用这个模型。接下来，我们将演示如何使用导出的模型进行预测。

import tensorflow as tf

# 加载模型
export_dir = 'saved_model/'
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], export_dir)
    input_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')
    # 进行预测
    y_pred = sess.run(output_tensor_name, feed_dict={input_tensor_name: [6]})
    print('预测结果为：{}'.format(y_pred[0]))

这段代码中，我们首先加载了导出的模型。然后，我们获取了模型输入和输出Tensor的名称，并根据输入及其名称，获得了模型的预测结果。最后，我们将预测结果输出。