tf签名怎么弄的(cad签名怎么弄)

什么是TF签名

TF签名是指在TensorFlow模型中定义的输入和输出的名称和类型的集合。它是一种将计算图的输入和输出抽象出来的方法，可以使得TensorFlow的用户在其他编程语言中使用TensorFlow计算图时依然能够很方便地调用。

如何为TensorFlow模型添加签名

为了添加TF签名，需要在TensorFlow的计算图中定义输入和输出的名称。通常情况下，这些输入和输出会使用tf.placeholder或者tf.Variable这样的TensorFlow运算符来定义。我们可以在定义这些运算符的时候通过name参数来指定它们的名称。例如，如果我们有一个输入x和一个输出y，我们可以在定义它们的时候写出如下代码：

```

x = tf.placeholder(tf.float32, name="input_x")

y = tf.add(tf.square(x), tf.constant(1.0), name="output_y")

```

在定义好这些运算符之后，我们还需要使用tf.saved_model.signature_def_utils来创建签名定义，并将这些定义添加到模型之中。我们可以通过下面的代码来完成这个过程：

```

signature_def_map = {
"serving_default": tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(inputs={"input_x": x},
outputs={"output_y": y})
}
builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
signature_def_map=signature_def_map)
builder.save()

```

如何使用TF签名

有了TF签名，我们就可以在其他编程语言中很方便地调用TensorFlow模型了。例如，在Python中，我们可以使用tensorflow-serving-api来从模型中获取签名，并进行计算：

```

from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc
import grpc

# create gRPC stub
channel = grpc.insecure_channel('localhost:8500')
stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)

# create request message
request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'test_model'
request.model_spec.signature_name = 'serving_default'
request.inputs['input_x'].CopyFrom(tf.make_tensor_proto(x_test))

# get response
result = stub.Predict(request)
output_y = result.outputs['output_y'].float_val[0]
print("The output is: ", output_y)
```

在这个例子中，我们首先创建了一个gRPC连接以及一个stub对象，然后创建了一个请求，将输入x_test传递给模型，最后通过result对象来获取输出结果。

需要注意的是，我们在这个例子中使用的prediction_service_pb2_grpc和predict_pb2是gRPC协议所需的proto文件生成的Python代码。如果您想使用这个库，您需要在运行这个示例之前，使用protoc来将这些proto文件转换为Python代码。