前言

不知道大家研究過沒有，tensorflow模型有三種保存方式：

• 訓練時我們會一般會將模型保存成：checkpoint文件
• 為了方便python，C++或者其他語言部署你的模型，你可以將模型保存成一個既包含網絡結構又包含權重參數的：PB文件
• 為了方便使用TensorFlow Serving 部署你的模型，你可以將模型保存成：Saved_model文件

博主是keras（tensorflow ）的深度用戶，經常把模型保存成HDF5格式。那么問題來了，如何把keras的模型轉化成PB文件 或者 Saved_model文件供生成部署使用。今天博主就是來介紹一下如何將Keras的模型保存成PB文件 或者 Saved_model文件。

定義BERT二分類模型

下方函數定義的是一個標準的BERT做文本二分類的圖結構。

 

from keras.models import Model from keras.layers import * from keras import backend as K import tensorflow as tf from keras_bert import get_model,compile_modeldef load_bert_model_weight(bert_model_path):b_model = get_model(token_num=21128,)compile_model(b_model)bert_model = Model(inputs = b_model.input[:2],outputs = b_model.get

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow从入门到精通100讲（六）-在TensorFlow Serving/Docker中做keras 模型部署的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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