tensorflow - 将图形 (pb) 转换为 SavedModel 以用于 gcloud ml-engine predict

Question

我根据 recent post by Google’s Derek Chow on the Google Cloud Big Data And Machine Learning Blog 使用 Cloud Machine Learning Engine 训练了一个对象检测器。现在想使用 Cloud Machine Learning Engine 进行预测。

说明包括将 Tensorflow 图导出为 output_inference_graph.pb 的代码，但不包括如何将 protobuf 格式 (pb) 转换为 gcloud ml-engine predict 所需的 SavedModel 格式。

我查看了 answer by Google’s @rhaertel80了解如何转换“Tensorflow For Poets”图像分类模型和 answer provided by Google’s @MarkMcDonald关于如何转换“Tensorflow For Poets 2”图像分类模型，但两者似乎都不适用于博客文章中描述的对象检测器图 (pb)。

请如何转换该对象检测器图 (pb) 以便可以使用它或 gcloud ml-engine 预测？

Answer 1

SavedModel 包含一个 MetaGraphDef在其 structure 内.
要从 python 中的 GraphDef 创建 SavedModel，您可能需要使用链接中描述的构建器。

export_dir = ...
...
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
  ...
  builder.add_meta_graph_and_variables(sess,
                                       [tag_constants.TRAINING],
                                       signature_def_map=foo_signatures,
                                       assets_collection=foo_assets)
...
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
  ...
  builder.add_meta_graph(["bar-tag", "baz-tag"])
...
builder.save()