在 Python 中，获取 tensorflow2 模型训练的图像大小？答案

【问题标题】：In Python, getting size of images tensorflow2 model trained on?在 Python 中，获取 tensorflow2 模型训练的图像大小？
【发布时间】：2022-01-12 18:02:38
【问题描述】：

我正在使用以下方法加载模型：

m = tf.saved_model.load(str(model_path))

我希望能够获取有关模型训练的图像大小的信息，以便调整我想要推断的新图像的大小。

我知道我可以使用 keras 模型：

shape_0 = m.layers[0].output_shape
input_height = shape_0[1]
input_width= shape_0[2]

获取训练图像的输入高度和宽度。

是否有类似的命令可以从 tensorflow2 模型中获取这些值？

【问题讨论】：

好的，非常感谢。

标签： python tensorflow keras deep-learning tensorflow2.0

【解决方案1】：

使用model.signatures['serving_default']:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
  tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(5)
])
tf.saved_model.save(model, '/content/model')
imported_model = tf.saved_model.load('/content/model')

print(imported_model.signatures['serving_default'])

INFO:tensorflow:Assets written to: /content/model/assets
ConcreteFunction signature_wrapper(*, conv2d_3_input)
  Args:
    conv2d_3_input: float32 Tensor, shape=(None, 128, 128, 3)
  Returns:
    {'dense_4': <1>}
      <1>: float32 Tensor, shape=(None, 5)

【讨论】：