如何保存Tensorflow mulit任务推荐模型？

Question

因此，我遵循了本教程，模型训练好（ https：https：// wwww。 tensorflow.org/recommenders/examples/multitask?hl = en ）。
我的问题是如何保存训练有素的模型以便将其用于服务？单个排名和检索模型以非常不同的方式保存：

• 为了保存检索模型，您将其封装到蛮力层中，并创建一个索引，其中包含可能的候选人https://www.tensorflow.org/recommenders/examples/basic_retrieval#making_predictions
• To save the ranking model you simply call tf.saved_model.save( ) https://www.tensorflow.org/recommenders/examples/basic_ranking#exporting_for_serving

那么如何结合这两个步骤？

Answer 1

您可以在此处尝试第二种Claudiar的方法：
如何保存Tensorflow推荐框架框架模型

model.save_weights('content_model_weights', save_format='tf')
loaded_model = MultiTaskModel(user_model, movie_model, task)
loaded_model.load_weights('content_model_weights')

您的问题是您的问题是您的问题是您仍然需要调用您的 MultitaskModel 类，这导致需要加载 unique_movie_titles ， simory_user_id 和其他您已放入的唯一列表模型。