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kerasのモデルをデプロイする手順

こんちは、ゴーリストのチナパです!

機械学習を触ったことがあるみなさんはkerasをご存知かと思います。初級から上級の方にもとても使いやすい、フレキシブルなライブラリです。学習の時に

model.save(file_name) #.h5ファイルで保存
model = keras.models.load_model(file_name) #ファイルを読み込み、モデルをロードする

のようにに楽に保存したり、保存されたファイルをロードしたりできます。

ただし、このまま本番環境に持って行こうとしたら非常に勿体無いです。なぜなら、この保存のやり方は学習中のモデルのためですので、本番環境にはいらない情報がたくさんあります。

これから、本番環境用のTenserflowのSavedModelをつくる方法を説明いたします。今回はtensorflow 1.13でやっています、tensorflow 2.0でまたちょっと変わりますので、気をつけてください。


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