TensorFlow 高级序列化教程

在深度学习模型开发中，序列化技术是保存和加载模型的关键环节。TensorFlow 提供了多种高级序列化方法，适用于不同场景需求：

1. 使用 tf.saved_model 导出模型

• 特点：支持完整图结构和变量保存，适用于生产环境部署
• 操作示例：

  tf.saved_model.save(model, export_path)
  

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• 了解更多关于模型导出的细节

2. Protocol Buffers 格式

• 优势：
  • 高效二进制序列化
  • 支持跨语言兼容
  • 可进行版本控制
• 📌 适用于需要严格数据格式的场景
• 查看 Protocol Buffers 官方文档

3. HDF5 格式

• 适用场景：适合保存模型权重和结构
• 优点：
  • 支持大规模数据存储
  • 可以压缩文件体积
  • 兼容性好
• ⚠️ 需注意版本兼容性问题

4. 自定义序列化方案

• 实现步骤：
  1. 定义 get_config 方法
  2. 实现 from_config 静态方法
  3. 使用 tf.keras.models.save_model 接口
• 🧠 需要对模型结构有完整掌控
• 探索更高级的模型优化技巧