テンソルフローを使用してケラスを使用する

Question

ケラスでトレーニングしたモデルをプロダクションサーバーで使用する方法を知りました。 テンソルフローについて聞いたことがありますが、ケラスモデルでどのように使用するのか分かりません。

私は、このリンクが見つかりました：https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html

をしかし、私のモデルはすでに訓練され、すべてのものですので、私は、SESの変数を初期化する方法がわかりません。 これを行う方法はありますか？

Answer 1

あなたは

from keras import backend as K 
sess = K.get_session() 

として、あなたのセッション変数を初期化し、チュートリアルのようにモデルをエクスポートするについて行くことができ

from tensorflow.contrib.session_bundle import exporter 

K.set_learning_phase(0) 
export_path = ... # where to save the exported graph 
export_version = ... # version number (integer) 

saver = tf.train.Saver(sharded=True) 
model_exporter = exporter.Exporter(saver) 
signature = exporter.classification_signature(input_tensor=model.input, 
               scores_tensor=model.output) 
model_exporter.init(sess.graph.as_graph_def(), 
        default_graph_signature=signature) 
model_exporter.export(export_path, tf.constant(export_version), sess) 

（輸出用 インポートがを変更したことに注意してください）