2020-08-18 01:27发布
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加入QQ群：457200227（SAP S4 HANA技术交流） 群内免费提供SAP练习系统（在群公告中）
嗨，
我们想将ML场景用于keras模型。
我们可以训练模型并将模型权重存储为工件。
s_buf = io.StringIO（） model.keras_model.save_weights（s_buf） api.send（" modelBlob"，s_buf.read（））
但是，在应用模型时，我们无法从工件输入中加载权重。
这将在Python中完成吗？
例如 从工件存储中导入Blob时不起作用。
model.load_weights（modelBlob）
请告知。
有两种可能，要么腌制权重，要么将整个模型保存到结果为字节的位置。
p.s。 为了使用save_model，请确保您的模型不包含自定义图层。
saving_model：
导入h5py 从io导入BytesIO 型号= BytesIO（） 与h5py.File（model，'a'）作为f： bert_classifier.save（f，save_format =" tf"） api.send（" model_blob"，model.getvalue（））
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有两种可能，要么腌制权重，要么将整个模型保存到结果为字节的位置。
p.s。 为了使用save_model，请确保您的模型不包含自定义图层。
saving_model：
导入h5py 从io导入BytesIO 型号= BytesIO（） 与h5py.File（model，'a'）作为f： bert_classifier.save（f，save_format =" tf"） api.send（" model_blob"，model.getvalue（））
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