tf签名源码(apk签名源码)

TF签名源码的基本概念

TF签名是TensorFlow的一个核心概念，它是一种用于序列化函数的方式。在TensorFlow中，不同的函数可以被表示为计算图中的节点。而计算图被存储为文件，TF签名就是将这些节点序列化成二进制格式，并且可以反序列化成函数对象。这样，数据科学家和工程师可以使用这些存储在文件中的函数对象，以便在其他代码中重用这些函数，而无需重新定义和训练模型，从而提高了代码和模型的复用性。

TF签名通常使用SavedModel格式存储。一个SavedModel包含一个或多个版本的模型，每个版本都定义了一组输入和输出签名，以及其它模型元数据。模型的输入和输出签名类似于函数的参数和返回值，它指定了在调用模型时应该传递哪些参数以及所期望的输出。SavedModel中还包含了计算图、变量、优化器状态等元数据，使得它在训练和部署模型时都具有良好的可移植性。

如何创建TF签名

创建TF签名的过程中，首先需要定义一个TensorFlow函数，然后将其包装为一个签名对象。可以通过多种方式创建签名对象，最常见的方法是使用tf.function装饰器。tf.function可以将Python函数转换为可以在TensorFlow计算图中运行的函数，并且可自动建立保存和恢复机制。它接受一个函数作为输入，然后返回一个封装函数的对象，该封装函数可以接受参数并返回结果。在调用封装函数时，TensorFlow会自动建立计算图并运行其中的操作。在Python中使用tf.function时，需要确保函数可以在TensorFlow图中有效执行。

另一种方法是使用tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def函数，该函数具有以下参数：

• inputs：用于定义模型输入的字典。
• outputs：用于定义模型输出的字典。
• method_name：方法名称，用于标识签名。

build_signature_def函数返回一个签名定义，可以被传递到tf.saved_model.Builder中的add_signature方法以创建签名。

如何使用TF签名

使用TF签名可以方便地将模型加载到其他应用程序或计算图中使用。在TensorFlow中，可以使用tf.saved_model.load或tf.saved_model.load_v2函数加载模型。这些函数接受一个SavedModel目录作为输入，以及一个标识符来指定要加载的签名版本。然后，可以使用签名对象的call方法来调用模型。call方法接受输入参数，将其传递给模型，并返回输出结果。如果使用tf.function创建签名，则可以调用封装的Python函数来进行这些操作。

一个重要的注意事项是，TF签名只支持TensorFlow 2.x版本，因此如果要加载将TF 1.x中的计算图保存为SavedModel格式的模型，则需要提前将其转换为TF 2.x版本。可以使用tf_upgrade_v2脚本进行自动转换，并检查已有的代码是否需要更新。此外，为了避免签名不兼容的问题，还需要在导出和加载签名时小心指定输入和输出的形状和类型，以确保它们与使用签名的应用程序兼容。