如何将训练好的模型成功部署为测试模型？

要将训练好的模型成功部署为测试模型，您可以选择多种方法，根据您提到的需求，这里主要讨论几种常见的模型部署方式：

# 1. 使用Python服务接口

这种方法是在Python服务器上部署模型文件，并提供一个HTTP服务。后台可以通过这个服务调用模型进行输入输出操作。

**优点：**

– 算法与后端的工作界限明确，减少了不必要的沟通。

– 不需要额外的代码迁移。

**缺点：**

– 需要在服务器上安装Python环境，增加了维护成本。

– 可能会遇到服务器之间的接口通信问题，以及获取模型输出所需时间较长的问题。

# 2. 使用TensorFlow的Java包

这种方法是将模型文件加载到Java环境中，这是工业界较为成熟的部署方案之一。

**优点：**

– 调用方便，无需额外接口。

– 不需要安装Python环境。

**缺点：**

– 需要将数据预处理代码迁移到Java中，并整合到后端项目代码里。

– Google对此方案的支持有限，文档不够详尽，维护频率低。

# 3. 使用TensorFlow Serving

Google推荐的部署方式，模型被部署在一个Docker容器中，提供Grpc和HTTP两种接口，前者在处理批量数据如图片数据上有优势。

**优点：**

– 部署便捷，不受服务器限制。

– 支持多模型部署，便于管理和版本控制。

– 模型推理速度快，据测试比前两种方法快约2倍。

**缺点：**

– 同样需要编写数据预处理代码，并按照文档要求调整数据输入格式。

# 总结

选择哪种部署方式取决于您的具体需求和条件。对于规模较小的应用或不需要过多后续维护的情况，可以选择第一种或第二种方案；而对于更规范的平台化部署，则推荐使用TensorFlow Serving。