我在将Keras生成的序列模型保存为SavedModel格式时遇到了问题。

正如https://www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize#export_to_savedmodel 中所述，要将Keras模型保存为TensorFlow可以使用的格式，我需要使用model.save()并指定save_format=’tf’，但我得到的是：

Traceback (most recent call last):  File "load_file2.py", line 14, in <module>    classifier.save('/tmp/keras-model.pb', save_format='tf')

我的代码示例是：

import pandas as pdimport tensorflow as tf;import keras;from keras import Sequentialfrom keras.layers import Denseimport json;import numpy as np;classifier = Sequential()classifier.add(Dense(4, activation='relu', kernel_initializer='random_normal', input_dim=4))classifier.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer='random_normal'))classifier.compile(optimizer ='adam',loss='binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])classifier.save('/tmp/keras-model.pb', save_format='tf')

我的Python版本是3.6.10。

我的TensorFlow版本是1.14和2.0（我在两个版本上都进行了测试，结果相同）。

我的Keras版本是2.3.1。

这里有什么问题，或者我应该做些什么改动才能让我的模型被保存并在TensorFlow中使用？

或者，也许有其他方法可以使用TensorFlow2作为后端来保存Keras模型？

谢谢。

回答：

我运行了你的代码。使用TensorFlow 1.15时，我得到了一个类型错误，说save_format不是已知的参数。使用TensorFlow 2时，我得到了建议使用tf.keras而不是原生的keras。所以，我尝试使用tf.keras代替keras。这次代码运行没有错误。另外，我没有看到在保存模型之前的fit方法。

使用TF2.0：

结果：

INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/keras-model.pb/assets