将 TensorFlow 检查点部署到 Google Cloud Platform

Question

我已经训练了一个 TensorFlow 模型并保存了一个检查点，并希望将其部署到 Google Cloud Platform。在模型部署documentation 中，它说您需要创建一个 SavedModel。 others 似乎也使用检查点而不是 SavedModel。

鉴于我已经花时间训练这个模型并且只有检查点而不是 SavedModel，我是否可以使用一种方法来部署模型还是需要重新训练？

Answer 1

检查点将变量名称映射到张量值。就目前而言，这不足以让更高级别的系统使用您的模型。另一方面，SavedModel 是完整且密封的。正如您在帖子中链接到的answer 中所明确指出的那样，SavedModel 提供了为 TensorFlow 模型提供服务所需的所有信息：一组 MetaGraph、与这些 Graph 兼容的检查点以及所有必要的资产文件。如果您这样看，您需要将模型导出到 SavedModel 以便将其部署到 ML Engine 是有道理的。现在，这并不意味着您需要重新培训。你需要做的是wrap one of your checkpoints into a SavedModel。