saved_mode

saved_model是TensorFlow中的一个模块，用于生成冻结图文件，并且它封装了Saver类。与Saver类不同的是，saved_model生成的模型文件集成了打标签的操作，使得模型更方便地部署在生产环境中。你可以使用saved_model模块生成一个模型文件，并且可以通过import tensorflow as tf from tensorflow import saved_model as sm的方式导入。另外，你也可以使用saved_model_cli工具中的"--all"参数来查看模型文件中的全部信息。

相关问题

module 'keras.api._v2.keras.experimental' has no attribute 'export_saved_mode1'

这个错误提示是因为在keras.api._v2.keras.experimental模块中并没有名为export_saved_mode1的属性。可能是在使用这个属性时打错了字母，正确的应该是export_saved_model。

如果你需要导出一个已经训练好的Keras模型，可以使用export_saved_model方法。该方法需要将模型对象和保存路径作为参数传入，例如：

from keras.experimental import export_saved_model

model = # 已经训练好的Keras模型
export_saved_model(model, './saved_model')

上述代码将训练好的Keras模型导出并保存到当前目录下的saved_model文件夹中。

GKI module 如何使用saved_command_line

GKI module 中的 saved_command_line 变量是在程序启动时记录命令行参数的字符串。您可以使用它来重新执行程序，而不必再键入命令行参数。

以下是一个使用 saved_command_line 变量的示例：

import sys

if "--debug" in sys.argv:
    print("Debug mode enabled")

# ... 程序代码 ...

# 重新执行程序
os.system(sys.executable + " " + saved_command_line)

在上面的示例中，如果在启动程序时传递了 "--debug" 参数，程序会打印出 "Debug mode enabled"。然后，程序会使用 saved_command_line 变量重新执行自己，这样就可以在不重新输入命令行参数的情况下重新运行程序。

请注意，saved_command_line 变量只在程序启动时设置，因此如果您需要在程序运行期间修改命令行参数，您需要使用其他方法来实现。