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TensorFlow 是目前最為流行的機器學習框架之一，通過它我們可以便捷地構建機器學習模型。使用 TensorFlow 模型對外提供服務有若干種方式，本文將介紹如何使用 SavedModel 機制來編寫模型預測介面。
鳶尾花深層神經網路分類器
首先讓我們使用 TensorFlow 的深層神經網路模型來構建一個鳶尾花的分類器。完整的教程可以在 TensorFlow 的官方文件中檢視（Premade Estimators），我也提供了一份示例程式碼，託管在 GitHub 上（ iris_dnn.py），讀者可以克隆到本地進行測試。以下是部分程式碼摘要：
feature_columns =[tf.feature_column.numeric_column(key=key)for key in train_x.keys()]classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,hidden_units=[10, 10],n_classes=3)classifier.train(input_fn=lambda: train_input_fn(train_x, train_y, batch_size=BATCH_SIZE),steps=STEPS)predictions = classifier.predict(input_fn=lambda: eval_input_fn(predict_x, labels=None, batch_size=BATCH_SIZE))
將模型匯出為 SavedModel 格式
TensorFlow 提供了 SavedModel 機制，用以將訓練好的模型匯出為外部檔案，供後續使用或對外提供服務。 Estimator 類的 export_savedmodel 方法接收兩個引數：匯出目錄和資料接收函式。該函式定義了匯出的模型將會對何種格式的引數予以響應。通常，我們會使用 TensorFlow 的 Example 型別來表示樣本和特徵。例如，鳶尾花樣本可以用如下形式表示：
Example(features=Features(feature={'SepalLength': Feature(float_list=FloatList(value=[5.1])),'SepalWidth': Feature(float_list=FloatList(value=[3.3])),'PetalLength': Feature(float_list=FloatList(value=[1.7])),'PetalWidth': Feature(float_list=FloatList(value=[0.5])),}))
接收函式會收到序列化後的 Example 物件，將其轉化成一組 Tensor 供模型消費。TensorFlow 提供了一些工具函式幫助我們完成這些轉換。首先，我們將 feature_columns陣列轉化成 Feature 字典，作為反序列化的規格標準，再用它生成接收函式：
# [# _NumericColumn(key='SepalLength', shape=(1,), dtype=tf.float32),# ...# ]feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column(key=key)for key in train_x.keys()]# {# 'SepalLength': FixedLenFeature(shape=(1,), dtype=tf.float32),# ...# }feature_spec = tf.feature_column.make_parse_example_spec(feature_columns)# 構建接收函式，並匯出模型。serving_input_receiver_fn =tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(feature_spec)export_dir = classifier.export_savedmodel('export', serving_input_receiver_fn)
使用命令列工具檢測 SavedModel
每次匯出模型都會生成一個帶有時間戳的目錄，裡面包含了該模型的引數資訊：
export/1524907728/saved_model.pbexport/1524907728/variablesexport/1524907728/variables/variables.data-00000-of-00001export/1524907728/variables/variables.index
TensorFlow 提供的命令列工具可用於檢視匯出模型的內容，甚至可以直接呼叫預測函式：
$ saved_model_cli show --dir export/1524906774 \--tag_set serve --signature_def serving_defaultThe given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):inputs['inputs'] tensor_info:dtype: DT_STRINGshape: (-1)The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):outputs['classes'] tensor_info:dtype: DT_STRINGshape: (-1, 3)outputs['scores'] tensor_info:dtype:相關推薦
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