codecamp

TensorFlow函数:tf.estimator.FinalExporter

tf.estimator.FinalExporter函数

FinalExporter类

继承自:Exporter

定义在:tensorflow/python/estimator/exporter.py.

此类最终导出服务的图形和检查点.

此类在训练结束时执行单个导出.

属性

name

方法

__init__

__init__(
    name,
    serving_input_receiver_fn,
    assets_extra=None,
    as_text=False
)

创建一个用于tf.estimator.EvalSpec的Exporter.

函数参数:

  • name:将在导出路径中使用的Exporter的唯一名称.
  • serving_input_receiver_fn:不带参数并返回一个ServingInputReceiver的函数.
  • assets_extra:一个可选的字典,指定如何填充导出的SavedModel中的assets.extra目录.每个密钥都应该提供相对于assets.extra目录的目标路径(包括文件名).相应的值给出了要复制的源文件的完整路径.例如,复制单个文件而不重命名它的简单情况被指定为{'my_asset_file.txt': '/path/to/my_asset_file.txt'}.
  • as_text:是否以文本格式编写SavedModel原型,默认为False.

可能引发的异常:

  • ValueError:如果任何参数无效,则会引发此异常.

export

export(
    estimator,
    export_path,
    checkpoint_path,
    eval_result,
    is_the_final_export
)
TensorFlow函数:tf.estimator.Exporter
TensorFlow函数:tf.estimator.LatestExporter
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

TensorFlow 函数介绍

TensorFlow 函数模块:tf

TensorFlow的image模块

TensorFlow使用之tf.io

TensorFlow使用之tf.keras

TensorFlow函数教程:tf.keras.applications

TensorFlow函数教程:tf.keras.backend

TensorFlow使用之tf.metrics

TensorFlow使用之tf.nn

TensorFlow使用之tf.python_io

TensorFlow 功能函数

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }