在 Google Cloud ML 训练的 Rstudio 中加载 tensorflow SavedModel答案

【问题标题】：Load tensorflow SavedModel in Rstudio trained in Google Cloud ML在 Google Cloud ML 训练的 Rstudio 中加载 tensorflow SavedModel
【发布时间】：2019-12-12 16:57:29
【问题描述】：

我在 Google Cloud ML 中训练了一个模型并将其保存为已保存的模型格式。我在下面附上了保存模型的目录。

https://drive.google.com/drive/folders/18ivhz3dqdkvSQY-dZ32TRWGGW5JIjJJ1?usp=sharing

我正在尝试使用以下代码将模型加载到 R 中，但它返回的 <tensorflow.python.training.tracking.tracking.AutoTrackable> 对象大小为 552 字节，显然不正确。如果有人可以正确加载模型，我很想知道您是如何做到的。我假设它也应该能够加载到 python 中，这也可以工作。该模型是在 GPU 上训练的，不确定是哪个 tensorflow 版本。非常感谢！

library(keras)

list.files("/path/to/inceptdual400OG")
og400<-load_model_tf("/path/to/inceptdual400OG")

【问题讨论】：

标签： python r tensorflow keras google-cloud-platform

【解决方案1】：

由于共享模型不再可用（它说它在垃圾文件夹中）并且没有在问题中指定，我无法判断您首先使用哪个框架保存模型。我会建议尝试the Keras load function 或the Tensorflow load function，具体取决于您拥有的保存文件模型的类型。如果您已经编译了模型，请记住将此参数修改为“compile = FALSE”。

如果您使用 tf>=2.0 训练模型，请记住导入最新的库，因为依赖项不兼容 {Tensorflow,Keras} 和 rsconnect::appDependencies() 输出值得检查。

【讨论】：