使用相同的脚本进行培训和服务（Estimator +集线器）

Question

我想在培训和服务中使用中心，但是在同一张图上如何使用它使我有些困惑。即我有类似的东西

def build_graph(..., mode, ...):
    tags_and_args= ... # one for training, one for serving
    if mode == 'training':
        hub.create_module_spec(module_fn, tags_and_args=tags_and_args)
        module_output = hub.Module(...)
        hub.register_module_for_export(module_fn, tags_and_args=tags_and_args)

        loss, output = ...

    else:
        module_output = hub.Module(XXX)

我应该从磁盘重新加载模块吗？因此XXX将是我之前保存它的路径。还是以某种方式另存为图形对象在内存中？

我将我的代码称为

estimator.train(...)
exporter = hub.LatestModuleExporter(...)
exporter.export(...)
esimator.export_savedmodel(...)  # for serving

Answer 1

您可以在估算器的model_fn中使用hub.Module，而无需将其导出。在Estimator.train（）开始时，模块的变量将根据其预先训练的值进行初始化（就像其他变量是随机初始化的一样）。之后，模块的变量的行为与模型中的其他变量非常相似-它们是模型检查点的一部分，并像其他变量一样从那里恢复以进行评估，恢复训练或导出到SavedModel进行服务。

导出集线器。仅当您要创建可用于另一个单独的Estimator的模块的新版本（权重已从培训中更新）时，才需要使用模块。