背景:
我有一个基于tf.estimator.DNNClassifier的简单分类器,它通过intent标签获取文本和输出概率.我能够训练将模型输出到可服务的以及使用tensorflow服务服务于服务.问题是这个可服务性太大(大约1GB),因此我想尝试一些张量流图变换来尝试减少所服务文件的大小.
问题:
我理解如何saved_model.pb
使用和使用freeze_model.py来创建一个.pb
可用于调用转换的新文件.这些转换的结果(.pb
文件也是如此)不可用,不能与tensorflow服务一起使用.
开发者如何来自:
saved model -> graph transforms -> back to a servable
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
有文档表明这肯定是可能的,但从文档到关于如何做到这一点并不直观.
我试过的:
import tensorflow as tf
from tensorflow.saved_model import simple_save
from tensorflow.saved_model import signature_constants
from tensorflow.saved_model import tag_constants
from tensorflow.tools.graph_transforms import TransformGraph
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess_meta:
meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(
sess_meta,
[tag_constants.SERVING],
"/model/path")
graph_def = meta_graph_def.graph_def
other_graph_def = TransformGraph(
graph_def,
["Placeholder"],
["dnn/head/predictions/probabilities"],
["quantize_weights"])
with tf.Graph().as_default(): …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)