`tf.train.Saver`クラスを使用してTensorflowのモデルを保存および復元する方法は？

Question

私はTensorflowを使用してモデルを訓練したので、保存して後で復元したいと思います。私はTensorflowの公式ドキュメントにSaving and Restoring pageを読んで、私はモデル

export_dir = ... 
... 
builder = tf.saved_model_builder.SavedModelBuilder(export_dir) 
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: 
    ... 
    builder.add_meta_graph_and_variables(sess, 
             [tag_constants.TRAINING], 
             signature_def_map=foo_signatures, 
             assets_collection=foo_assets) 
... 
# Add a second MetaGraphDef for inference. 
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: 
    ... 
    builder.add_meta_graph([tag_constants.SERVING]) 
... 
builder.save() 

を保存するには、次のコードでつまずいたが、私は[tag_constants.TRAINING]リストと[tag_constants.SERVING]リストが何であるか理解できませんでした。

Answer 1

彼らはちょうどあなたが復元したいMetaGraphDef識別するために使用されているように見えます。既存のタグはSERVING,TRAININGおよびGPUですが、tf.saved_model.tag_constants.MEOW = "kitty!"のようなものを使用して独自のタグを定義できます。