将 TensorFlow 模型导出到 Google Cloud Storage答案

【问题标题】：Exporting Tensorflow model to Google Cloud Storage将 TensorFlow 模型导出到 Google Cloud Storage
【发布时间】：2017-06-27 00:50:31
【问题描述】：

我正在尝试将我的模型导出到 Google Cloud Storage。我使用tf.contrib.learn 构建我的模型并遵循虹膜分类示例。

完成训练和评估后，我想将模型存储在云端，以便进行预测，但我不知道如何导出模型。

classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                            hidden_units=[100],
                                            n_classes=50,
                                            model_dir="Model_Logs")

【问题讨论】：

有几个 Iris 的例子。你能指出你正在使用哪一个。另外，你能指定你是在cloud ml引擎上训练还是在本地训练？两者都可以，但可能会影响答案
我正在云端训练。这是我跟随tensorflow.org/get_started/tf学习的鸢尾花示例。我只用它作为模板。我已将我的数据托管在云端，并且能够训练我的模型。我只是在导出时遇到问题。

标签： google-cloud-ml-engine

【解决方案1】：

云端训练的最佳示例可能是census (canned estimator) 或census (custom estimator)。他们使用相同的 Estimator API，所以这部分应该很熟悉。此外，他们使用Estimator 类来帮助自动执行训练。 train_and_evaluate 方法由learn_runner.run 在该类上调用，如果配置正确，它将导出模型，这基本上归结为设置export_strategy 和model_dir

如果你想在Experiment 和learn_runner 框架之外做事情，你可以打电话给Estimator.export_savedmodel

【讨论】：