tensorflow.saved_model.loader.load

`tensorflow.saved_model.loader.load` 是 TensorFlow 中用于加载保存的模型的函数。它可以将预训练的模型加载到内存中，以便在后续的代码中使用。

使用 `tensorflow.saved_model.loader.load` 函数可以按照以下方式加载保存的模型：

import tensorflow as tf

# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.loader.load(
    sess,  # TensorFlow 会话对象
    [tags],  # 模型标签列表
    export_dir  # 模型保存的目录路径
)

其中，参数的含义如下：

- `sess`：TensorFlow 会话对象，用于加载模型的图和变量。
- `tags`：模型标签列表，指定要加载的模型标签。
- `export_dir`：模型保存的目录路径，即保存模型时指定的路径。

加载模型后，可以使用 `loaded_model` 对象获取模型的各个组件，例如模型的图、变量等，以便在后续的代码中使用。

需要注意的是，加载的模型必须与当前 TensorFlow 版本兼容，并且保存模型时使用的 `tf.saved_model.simple_save` 函数保存模型的结构要与加载模型时使用的 `tf.saved_model.loader.load` 函数相对应。

这就是使用 `tensorflow.saved_model.loader.load` 函数加载保存的模型的基本步骤。希望能对你有所帮助！如果还有其他问题，请继续提问。