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