TensorFlow：如何从SavedModel进行预测？

TensorFlow：如何从SavedModel进行预测？

加载图形后，它就可以在当前上下文中使用，您可以通过它馈入输入数据以获得预测。每个用例都有很大的不同，但是在代码中添加的内容如下所示：

with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:    tf.saved_model.loader.load(        sess,        [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],        "/job/export/Servo/1503723455"    )    prediction = sess.run(        'prefix/predictions/Identity:0',        feed_dict={ 'Placeholder:0': [20.9], 'Placeholder_1:0': [1.8], 'Placeholder_2:0': [0.9]        }    )    print(prediction)

在这里，您需要知道预测输入的名称。如果您没有给他们带来天真

serving_fn

，则它们默认为

Placeholder_n

，这

n

是第n个功能。

的第一个字符串参数

sess.run

是预测目标的名称。这将根据您的用例而有所不同。