tensorflow神經網路整合方案
創造張力流create_tensorflow_neuropod
將tensorflow模型打包為neuropod包。
create_tensorflow_neuropod(
neuropod_path,
model_name,
input_spec,
output_spec,
frozen_graph_path = none,
graph_def = none,
init_op_names = ,
input_tensor_device = none,
default_input_tensor_device = gpu,
custom_ops = ,
package_as_zip = true,
test_input_data = none,
test_expected_out = none,
persist_test_data = true,
路徑輸出路徑
型號名稱
模型的名稱
節點名稱對映
從neuropod輸入/輸出名稱對映到圖形中的節點。0是可選的。
example:
「x」: 「some_namespace/in_x:0」,
「y」: 「some_namespace/in_y:0」,
「out」: 「some_namespace/out:0」,
輸入規格input_spec
指定模型輸入的dict列表。對於每個輸入，如果shape設定為none，則不對該形狀進行驗證。如果shape是元組，則根據該元組驗證輸入的維度。任何維度的值為「無」表示將不檢查該維度。資料型別可以是任何有效的numpy資料型別字串。
example:
[ , ,]
輸出規格output_spec
指定模型輸出的dict列表。有關詳細資訊，請參閱input_spec引數的文件。
example:
[ ,]
frozen_graph_path¶
default:
none
凍結張量流圖的路徑。如果未提供此選項，則必須設定圖形定義graph_def
graph_def¶
default: none
tensorflow graphdef物件。
如果未提供，則必須設定frozen_graph_path路徑。
init_op_names¶
default:
初始化運算子名稱的列表。這些操作在會話建立後立即在用於推理的會話中求值。這些運算子可用於變數的初始化。
input_tensor_device¶
default: none
dict將輸入張量名稱對映到模型希望它們在其上的裝置。這可以是gpu或cpu。此對映中未指定的輸入規格中的任何張量都將使用下面指定的預設輸入張量裝置。
如果在推斷時選擇了gpu，則在執行模型之前，神經網路整合軟體會將張量移動到適當的裝置。否則，它將嘗試在cpu上執行模型，並將所有張量（和模型）移到cpu上。
有關更多資訊，請參閱load_neurood的文件字串。
example:
default_input_tensor_device¶
default: gpu
輸入張量的預設裝置應該開啟。這可以是gpu或cpu。
custom_ops¶
default:
要包含在打包的neuropod中的自定義op共享庫的路徑列表。
注意：包括定製操作將您的neuropod繫結到定製操作為之構建的特定平台（如mac、linux）。使用者有責任確保為正確的平台構建自定義操作。
example:
["/path/to/my/custom_op.so"]
package_as_zip¶
default: true
是將neuropod打包為乙個檔案還是乙個目錄。
test_input_data¶
default: none
可選樣本輸入資料。
這是乙個將輸入名稱對映到值的dict。如果提供了這一點，則在包裝後立即在隔離環境中執行推斷，以確保成功建立了神經網路整合軟體。如果提供了預期的測試，則必須提供。
如果推斷失敗，則引發valueerror。
example:
test_expected_out¶
default: none
可選的預期輸出。如果模型推斷的輸出與預期的輸出不匹配，則引發valueerror。
example:
persist_test_data¶
default: true
可選地將測試資料儲存在包裝好的神經網路整合軟體內。
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