模型导出

本节是在手写数字识别 MNIST 样例基础上进行实现的。

最终训练出来的模型，要能够对新数据进行预测功能，则需要将训练得到的模型导出来，并通过 Serving 的方式提供预测功能。

TaaS 平台支持在 model_fn 方法返回 ModelFnHandler 对象中设置模型导出的相关配置 ModelExportSpec，例如模型的输入和输出 Tensors、以及相关辅助的资产文件和初始化操作。ModelExportSpec 定义在 caicloud.clever.tensorflow.model_exporter 模块中，所以在使用之前要先 import 该模块。

from caicloud.clever.tensorflow import model_exporter

TaaS 平台在模型训练结束后，会将训练得到的模型导出。导出的模型可以通过 TaaS 平台启动一个 Serving 服务，该 Serving 服务会加载导出的模型并提供 gRPC 和 RESTful API（Serving 服务目前只在私有云版本中支持，公有云版本后续也会持续支持的）。

我们修改手写数字识别 MNIST 样例中提供的 model_fn 方法：

def model_fn(sync, num_replicas):
    # 模型定义操作
    ...

    # 定义模型导出配置
    model_export_spec = model_exporter.ModelExportSpec(
        export_dir=FLAGS.export_dir,
        input_tensors={"image": _input_images},
        output_tensors={"logits": logits})
    return dist_base.ModelFnHandler(
        global_step=_global_step,
        optimizer=optimizer,
        model_export_spec=model_export_spec)

完整代码请参考 caicloud/tensorflow-tutorial。