【TensorFlow系列教程第七章】TensorFlow 模型部署全流程解析

【TensorFlow系列教程第七章】TensorFlow 模型部署全流程解析

在深度学习的实际应用中，模型部署是至关重要的一环。本文将围绕 TensorFlow 模型部署相关的模型保存、加载以及转换等关键步骤展开详细介绍，帮助大家更好地将训练好的 TensorFlow 模型应用到实际场景中。

一、模型保存

在 TensorFlow 中，有两种常用的保存模型的方法，分别是 SavedModel 格式和 HDF5 格式，下面为大家详细讲解这两种方式。

（一）SavedModel 格式

SavedModel 是 TensorFlow 提供的一种用于保存完整模型信息的格式，涵盖了模型结构、权重参数以及计算图等内容，特别适用于模型的部署和迁移操作。

1. 保存模型

以下是使用 Python 代码构建、编译、训练并保存模型为 SavedModel 格式的示例：

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[