我使用此代码在 tensorflow 2.x 中保存了预制估算器的模型

import os
serving_input_fn = tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(
tf.feature_column.make_parse_example_spec(my_feature_columns))
estimator_base_path = os.path.join( 'from_estimator')
estimator_path = classifier.export_saved_model(estimator_base_path, serving_input_fn)

此代码创建一个包含 .pb 文件的文件夹 我将来需要重用这个模型，我尝试加载这个功能

saved_model_obj = tf.compat.v2.saved_model.load(export_dir="/model_dir/")

但是当我尝试使用加载的模型进行预测时，它会引发此错误

predictions = saved_model_obj.predict(
input_fn=lambda: input_fn(predict_x))


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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-a9902ff8210c> in <module>
----> 1 predictions = saved_model_obj.predict(
      2     input_fn=lambda: input_fn(predict_x))

AttributeError: 'AutoTrackable' object has no attribute 'predict'

我如何加载 .pb 文件并进行预测，就像我从未保存和加载它一样？

最佳答案

当我保存模型供以后使用时，我通常这样做:

假设你的模型是model:

model.save('my_model.h5') 

这会将模型保存为 hdf5 格式。

然后当我不得不再次使用它进行预测时，我可以:

new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

而且你可以 new_model.predict()

https://stackoverflow.com/questions/62176051/