尝试将我的keras模型导出到tensorflow服务时出错

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了尝试将我的keras模型导出到tensorflow服务时出错相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

from tensorflow.python.saved_model import builder as saved_model_builder
export_path=r'tensorflowservingmodel'
export_version=1
builder = saved_model_builder.SavedModelBuilder(export_path)
signature = predict_signature_def(
    inputs={'input': new_model.inputs[0]},
    outputs={'output': new_model.outputs[0]})


with K.get_session() as sess:

    builder.add_meta_graph_and_variables(
        sess=sess,
        tags=[tag_constants.SERVING],
        clear_devices = True,
        signature_def_map={
            signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature}
    )
builder.save()
print("tensorflow serving.......")

AssertionError Traceback(最近调用last)2 export_path = r'tensorflowservingmodel'3 export_version = 1 ----> 4 builder = saved_model_builder.SavedModelBuilder(export_path)5 signature = predict_signature_def(6 inputs = {'input':new_model.inputs [0]},〜 anaconda lib site-packages tensorflow python saved_model builder_impl.py in init(self,export_dir)93引发AssertionError(94“导出目录已存在。请指定不同的导出” - - > 95“目录:%s”%export_dir)96 97 file_io.recursive_create_dir(self._export_dir)AssertionError:导出目录已存在。请指定不同的导出目录:tensorflowservingmodel

答案

删除此目录'tensorflowservingmodel',确保在导出模型之前它不存在。

rm -r tensorflowservingmodel
另一答案

我发现问题已经创建了一个名为tensorflowservingmodel的文件,这就是为什么程序说目录已经存在.l必须删除文件目录并重新运行代码。

以上是关于尝试将我的keras模型导出到tensorflow服务时出错的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

由于 WDDM 模式,不允许将我的 GTX1050 用于 tensorflow/keras

将张量流权重导出到 hdf5 文件和模型到 keras model.json

尝试使用tensorflow数据集为keras模型准备CSV

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