我是AWS SageMaker TensorFlow 1.11.0脚本模式的新手。在文档中浏览了一段时间,似乎在训练后找不到要导出模型的文件夹结构。我所知道的是我想导出到环境变量“ SM_MODEL_DIR”中指定的目录,并且格式为SavedModel。
我已使用tf.saved_model.simple_save
导出以下文件夹结构:
- model.tar.gz
-- saved_model.pb
-- variables
--- variables.index
--- variables.data-00000-of-00001
但是在部署时,出现错误:
Traceback (most recent call last):
File "/sagemaker/serve.py", line 189, in <module>
ServiceManager().start()
File "/sagemaker/serve.py", line 163, in start
self._create_tfs_config()
File "/sagemaker/serve.py", line 53, in _create_tfs_config
raise ValueError('no SavedModel bundles found!')
任何帮助都会很好。谢谢
答案 0 :(得分:1)
您会看到此错误,因为TensorFlow Serving(SageMaker用于托管模型)需要将SavedModel嵌套在版本子目录中。
将模型存档的版本目录添加到此结构以使其正常运行。示例:
- model.tar.gz
-- 1
--- saved_model.pb
--- variables
---- variables.index
---- variables.data-00000-of-00001
有关更多信息,请参见TensorFlow Load and serve a SavedModel in TensorFlow serving的Save and Restore Guide部分。