tf签名怎么上架(tf签名平台)

什么是tf签名？

tf签名是指一种基于TensorFlow模型的模型签名格式，该格式是用于在TensorFlow Serving上托管模型的一种文件格式。

tf签名是由模型的输入签名和输出签名组成的。输入签名定义了模型的输入类型、形状和名称等信息。输出签名定义了模型的输出类型、形状和名称等信息。在运行模型时，输入数据必须与输入签名的要求一致。输出数据则按照输出签名的信息返回。

如何生成tf签名？

要生成tf签名，您需要首先定义一个tf函数来创建模型并编写输入输出签名。例如：

import tensorflow as tf

def my_model(input1: tf.int32, input2: tf.int32) -> tf.float32:
    # ... create model ...
    output = ...
    return output

tf_inputs = {'input1': tf.TensorSpec([None], dtype=tf.int32),
             'input2': tf.TensorSpec([None], dtype=tf.int32)}
tf_outputs = {'output': tf.TensorSpec([None, 10], dtype=tf.float32)}
tf_signature = tf.function(input_signature=tf_inputs)(my_model).get_concrete_function(**tf_outputs)

上述代码中，我们首先定义了一个my_model函数，该函数接受两个输入，输入类型为int32，输出类型为float32。然后我们定义了tf_inputs和tf_outputs，它们分别表示输入和输出签名。最后，我们使用tf.function和get_concrete_function方法创建了一个具体签名的tf函数tf_signature。

如何将tf签名上架？

将tf签名上架通常需要以下步骤：

• 将模型转换为tf模型格式。
• 使用TensorFlow Serving部署模型。
• 将tf签名注册到TensorFlow Serving中。
• 访问部署的模型以使用tf签名。

具体来说，您可以使用TensorFlow保存模型并将其转换为可部署格式（例如SavedModel）。然后，您可以在TensorFlow Serving上部署模型。在部署之前，您需要将tf签名注册到TensorFlow Serving中。通过运行以下命令来注册：

curl -d '{"name": "my_model", "signature_name": "serving_default","model_path": "/models/my_model", "base_path": "/models"}' -X POST http://localhost:8501/v1/models

最后，您可以使用gRPC或HTTP协议从客户端访问您的部署模型，并提供与tf签名相应的输入和输出数据。