假设有一个名为 model 的训练好的 TensorFlow 模型

TensorFlow Saved Model 概览

Saved Model 是 TensorFlow 提供的一种用于保存和加载模型的方法，它允许用户将训练好的模型保存为文件，以便在不同的环境或应用程序中使用。以下是对 Saved Model 的概述。

什么是 Saved Model？

Saved Model 是一个用于保存 TensorFlow 模型的目录结构，它包含模型架构、权重和元数据。这种格式使得模型可以在不同的 TensorFlow 版本和平台上运行。

保存模型

要将模型保存为 Saved Model，可以使用 tf.saved_model.save() 函数。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf


model = tf.keras.models.load_model('path_to_my_model')

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, 'path_to_saved_model')

加载模型

要从 Saved Model 加载模型，可以使用 tf.saved_model.load() 函数。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.load('path_to_saved_model')

# 使用加载的模型进行预测
predictions = loaded_model.signatures['serving_default'].predict(x)

更多信息

想要了解更多关于 Saved Model 的信息，请访问 TensorFlow Saved Model 官方文档.

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