Развертывание моделей Keras в Google Cloud Platform с использованием последней версии Tensorflow 2.0 - PullRequest
Новая
       81

Развертывание моделей Keras в Google Cloud Platform с использованием последней версии Tensorflow 2.0

0 голосов
/ 05 мая 2020

Я следую онлайн-руководству (2–3 года), в котором описываются следующие шаги по развертыванию облака модели ML. Но, используя Tensorflow 2.0, команда Google обновила множество методов для построения, сохранения и экспорта нашей модели, написанной в python. Проверьте мой текущий код - 

model_builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("exported_model")

inputs = {
    'input': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.input)
}
outputs = {
    'earnings': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.output)
}

signature_def = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
)

model_builder.add_meta_graph_and_variables(
    K.get_session(),
    tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
    signature_def_map={
        tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature_def
    }
)

model_builder.save()

Но теперь он выдает такие ошибки, как - нет таких атрибутов 

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.saved_model' has no attribute 'builder','utils'.

Кроме того, облачная команда Google изменила название своих API-интерфейсов ML на Google Cloud Platform сейчас. Итак, может ли кто-нибудь предложить точные шаги, включая новейшие методы и API, для развертывания моей модели машинного обучения в GCP?

...