将TensorFlow Checkpoint部署到Google Cloud Platform

Question

我已经训练了TensorFlow模型并保存了检查点，并希望将其部署到Google Cloud Platform。 在模型部署文档中，它说您需要创建一个SavedModel。 似乎其他人也使用检查点而不是SavedModel。

鉴于我已经花了很多时间训练该模型，并且只有检查点而不是SavedModel，是否可以使用一种方法来仍然部署模型，或者是否需要重新训练？

Answer 1

检查点将变量名称映射到张量值。 就目前而言，这还不足以使更高级别的系统使用您的模型。 另一方面， SavedModel是完整且不透气的。 正如您在文章中链接到的答案所明确指出的那样，SavedModel提供了服务TensorFlow模型所需的所有信息：一组MetaGraph，与这些Graph兼容的检查点以及所有必要的资产文件。 如果您以这种方式看待，则有必要将模型导出到SavedModel以便将其部署到ML Engine。 现在，这并不意味着您需要重新培训。 您需要做的是将其中一个检查点包装到SavedModel中 。