怎样在Keras中进行模型的部署

在Keras中进行模型部署通常有两种方式：使用Keras自带的方法来保存和加载模型，还是将模型转换为TensorFlow的SavedModel格式进行部署。

1. 使用Keras自带的方法保存和加载模型：

# 保存模型
model.save("my_model.h5")

# 加载模型
from keras.models import load_model
loaded_model = load_model("my_model.h5")

2. 将模型转换为TensorFlow的SavedModel格式：

import tensorflow as tf

# 转换为SavedModel格式
tf.saved_model.save(model, "saved_model")

# 加载SavedModel格式的模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model("saved_model")

不管使用哪一种方式，部署模型时还需要斟酌输入数据的预处理和模型推理的后处理。通常可使用Flask等框架来搭建一个简单的API服务器，接收要求并调用模型进行推理。另外，也能够斟酌使用TensorFlow Serving等服务来部署模型。