用savedmodel simple_save和tensorflow keras对输入进行预处理
我有一个简单的模型，我已经训练过了，它似乎运行良好，现在我想使用tensorflow服务，我需要SavedModel。
但是我看不到一种方法来指定用simple_save()输入数据所要做的任何预处理
model = keras.Sequential()
model.add(
keras.layers.Embedding(maxAlphabetDictValue + 1, 8, input_length=maxVariableLength))
model.add(keras.layers.CuDNNLSTM(12))
model.add(keras.layers.Dense(len(conventions)) # output layer
variable = "test_Adam"
variable = preparePredictionInput([variable], alphabetDict, maxVariableLength)
result = model.predict(variable, steps=1, verbose=1)
但是我找不到如何用saved_model.simple_save()实现这一点的例子
sess = keras.backend.get_session()
tf.saved_model.simple_save(sess, ".", inputs={model.inputs}, outputs={model.outputs})
sess.close()
共有1个答案
您应该在模型开始时添加一个Lambda层。在lambda层中，您可以指定一个函数来转换您的输入。
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