Tensorflow에서`tf.train.Saver` 클래스를 사용하여 모델을 저장하고 복원하는 방법은 무엇입니까?

Question

나는 Tensorflow를 사용하여 모델을 훈련했으며 저장하고 나중에 복원하려고합니다. 나는 Tensorflow의 공식 문서에 Saving and Restoring page를 읽고 난 모델

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() 

을 저장하려면 다음 코드에 의해 발견하지만 난 [tag_constants.TRAINING] 목록과 [tag_constants.SERVING] 목록이 무엇인지 이해할 수 없었다.

Answer 1

그들은 단지 복원하려는 MetaGraphDef을 식별하는 데 사용되는 것 같습니다. 기존 태그는 SERVING, TRAINING 및 GPU이지만, tf.saved_model.tag_constants.MEOW = "kitty!"과 같은 태그를 사용하여 태그를 정의 할 수 있습니다.