Tensorflow Uber Ludwig工具箱：将生成的模型导出到Google平台ML引擎_Tensorflow_Model_Deep Learning_Meta_Ludwig

Tensorflow Uber Ludwig工具箱：将生成的模型导出到Google平台ML引擎

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Tensorflow Uber Ludwig工具箱：将生成的模型导出到Google平台ML引擎,tensorflow,model,deep-learning,meta,ludwig,Tensorflow,Model,Deep Learning,Meta,Ludwig,在Uber Ludwig工具箱中，从头开始的培训产生了以下10个文件：检查站 model_hyperparameters.json 型号_.data-00000-of-00001 模型指数 model_.meta 模型重量进度数据-00000-of-00001 模型权重进度指数模型\权重\进度.meta train_set_metadata.json 培训进展我想将它们（或仅将所需的）导出到一个保存的文件中，以便能够将其加载到我的ML引擎Google平台我尝试了freeze_graph.

在Uber Ludwig工具箱中，从头开始的培训产生了以下10个文件：

检查站

model_hyperparameters.json

型号_.data-00000-of-00001

模型指数

model_.meta

模型重量进度数据-00000-of-00001

模型权重进度指数

模型\权重\进度.meta

train_set_metadata.json

培训进展

我想将它们（或仅将所需的）导出到一个保存的文件中，以便能够将其加载到我的ML引擎Google平台

我尝试了freeze_graph.py脚本，但它需要一个我没有的.pb文件作为输入。（我只有上述10个文件）。如何继续获取此已保存的\u model.pb文件？我看到了几个线程，但没有一个适合我。

Ludwig添加了对SavedModel的支持，这是AI平台（Cloud ML引擎）支持的唯一模型格式

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