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在TensorFlow中,可以使用tf.saved_model.save()
方法来导出模型。具体步骤如下:
创建并训练模型。
使用
tf.saved_model.save()
方法保存模型。例如:
model.save('path_to_saved_model')
- 可以选择性地指定要保存的模型的输入和输出签名,以便在部署时提供更清晰的接口:
tf.saved_model.save(model, 'path_to_saved_model', signatures={'serving_default': predict})
- 导出的模型会保存在指定的路径下,可以在部署时加载该模型并进行推理操作。