У меня есть сохраненная модель сохраненная_модель.pb, которая, когда я обслуживаю ее через тензор потока / обслуживающий контейнер, загружается и выполняется, как и ожидалось. Однако, если я пытаюсь загрузить эту модель локально, вызвав метод тензорного потока tf.saved_model.load (в блокноте jupyter)
# Both methods produce the same message below
# model = tf.keras.models.load_model(model_path)
model = tf.saved_model.load(model_path)
, я получу следующее сообщение:
INFO:tensorflow:Saver not created because there are no variables in the graph to restore
Iзнать, что переменные должны присутствовать при сохранении модели, упомянуто здесь Если это так, почему эта модель правильно загружается в тензорный / обслуживающий контейнер?
Я использую тензорный поток2 и подтвердите, что версия тензорного потока / обслуживания совпадает.
Объект, который возвращается из метода загрузки модели, является объектом с автоматическим отслеживанием и выполняетне имеют метода прогнозирования. Это не вызывается.
tensorflow.python.training.tracking.tracking.AutoTrackable
К сожалению, эта работа была сделана кем-то другим, и файл protobuf - это все, что у меня есть. Любые идеи приветствуются. Спасибо