У меня есть простая модель, которую я обучил, и которая, кажется, работает нормально, теперь я хотел бы использовать обслуживание tenorflow, для которого мне нужна savemodel.
Но я не вижу способа указать какую-либо предварительную обработку для ввода данных с помощью simple_save ()
Моя модель:
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
model = keras.models.load_model ("model.h5")
Как я запускаю прогнозы:
variable = "test_Adam"
variable = preparePredictionInput([variable], alphabetDict, maxVariableLength)
result = model.predict(variable, steps=1, verbose=1)
Таким образом, приведенная выше переменная - это то, что я получу в качестве ввода или, скорее, передам в качестве ввода в Serving API итогда я бы хотел запустить 'preparePredictionInput' для переданных значений.
Но я не могу найти пример того, как этого можно достичь с помощью save_model.simple_save ()
sess = keras.backend.get_session()
tf.saved_model.simple_save(sess, ".", inputs={model.inputs}, outputs={model.outputs})
sess.close()