TensorFlow 提供了一系列的部署示例，帮助开发者将模型部署到不同的平台和环境中。以下是一些常用的部署示例：
1. REST API 部署
使用 TensorFlow Serving，可以将模型部署为一个 REST API，方便其他服务调用。
2. 微服务部署
将模型部署为微服务，可以提高系统的可扩展性和可靠性。
3. 云服务部署
利用云平台提供的资源，将模型部署到云端，实现弹性扩展。
4. 移动端部署
将模型部署到移动设备，实现离线推理。
TensorFlow 模型部署示例
TensorFlow 提供了一系列的部署示例，帮助开发者将模型部署到不同的平台和环境中。以下是一些常用的部署示例：
使用 TensorFlow Serving，可以将模型部署为一个 REST API，方便其他服务调用。
将模型部署为微服务，可以提高系统的可扩展性和可靠性。
利用云平台提供的资源，将模型部署到云端，实现弹性扩展。
将模型部署到移动设备，实现离线推理。