Używanie komputerów z serwerem tensorflow obsługującym

Question

Zastanawiam się, jak używać mojego modelu wyszkolonego z kerasami na serwerze produkcyjnym. Słyszałem o podawaniu tensorflow, ale nie wiem, jak go używać z moim modelem keras.

znalazłem ten link: https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html

Ale nie wiem jak zainicjować zmienną Sesja, ponieważ mój model jest już przeszkolony i wszystko. Czy jest jakiś sposób to zrobić?

Answer 1

można zainicjować zmienną sesji jako

from keras import backend as K 
sess = K.get_session() 

i iść na temat eksportowania modelu jak w tutorialu (Zauważ, że import dla eksportera zmieniła)

from tensorflow.contrib.session_bundle import exporter 

K.set_learning_phase(0) 
export_path = ... # where to save the exported graph 
export_version = ... # version number (integer) 

saver = tf.train.Saver(sharded=True) 
model_exporter = exporter.Exporter(saver) 
signature = exporter.classification_signature(input_tensor=model.input, 
               scores_tensor=model.output) 
model_exporter.init(sess.graph.as_graph_def(), 
        default_graph_signature=signature) 
model_exporter.export(export_path, tf.constant(export_version), sess)