.pb SavedModel 和 .tf SavedModel 之间有什么区别？

Question

For.pb SavedModel ： model.save("my_model") 默认保存为.pb

对于 .tf SavedModel ： model.save("my_model",save_format='.tf')

我想知道这两种格式之间的区别。它们都是 SavedModel 吗？他们都是一样的吗？哪个更好？两者都是 TensorFlow 扩展？

Answer 1

请参阅的文档tf.keras.Model.save。save_format可以有两个值之一：

tf（TensorFlow 2.x 中的默认值）表示 TensorFlow 格式，SavedModel协议缓冲区文件。
h5（TensorFlow 1.x 中的默认值）表示 HDF5 Keras 格式，该格式是在 Keras 完全独立于 TensorFlow 时定义的，旨在支持多个后端而不与任何特定的人绑定。

在 TensorFlow 2.x 中，您不应该需要h5，除非您想生成与旧版本或类似文件兼容的文件。SavedModel 也更加集成到 TensorFlow 生态系统中，例如，如果您想将其与 TensorFlow Serving 一起使用。

@Krishnadas “.pb” 文件扩展名，通常用于任何序列化协议缓冲区，在本例中用于 TensorFlow “SavedModel” 格式。没有“.tf”文件扩展名（也就是说，您可以为文件使用任何您想要的扩展名，但这不是常规使用的扩展名）。当您使用“save_format='tf'”时，您将获得一个“.pb”文件，其中包含 TensorFlow 格式的模型。如果您使用“save_format='h5'”，您将获得一个“.h5”文件，其中包含 Keras 格式的模型。 (2认同)