Question

我需要使用自己的一组图像来重新训练Inception V3模型，并在save_model中创建一个分类签名

我尝试https://www.tensorflow.org/beta/tutorials/images/hub_with_keras重新训练自己的图像集但是生成的save_model仅包含 tensorflow / serving / predict signaturedef。我需要的是 tensorflow / serving / classify signaturedef，以便模型将标签返回并得分为

{
  "result": [
    // List of class label/score pairs for first Example (in request)
    [ [<label1>, <score1>], [<label2>, <score2>], ... ],

    // List of class label/score pairs for next Example (in request)
    [ [<label1>, <score1>], [<label2>, <score2>], ... ],
    ...
  ]
}

请参阅https://www.tensorflow.org/tfx/serving/api_rest-张量流REST端点

基本上我正在尝试使用Google colab笔记本 https://www.tensorflow.org/beta/tutorials/images/hub_with_keras

在以下位置可以找到笔记本的略有变化的版本 https://colab.research.google.com/drive/1Vmb6h9Ps9eAP0UIH8pnzpxD_ac_pZRXK

在最后包含一个saveed_model_cli来查询signaturedefs

tensorflow图像重新训练以使用keras对signaturedef hub进行分类

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