如何将Keras模型转换为TensorFlow二进制模型，并确保变量和输出在移动设备上得以保留？

要将Keras模型转换为TensorFlow的二进制模型并确保在移动设备上变量和输出的保留，你需要使用一系列专门的技术和函数。首先，导入Keras模型并创建TensorFlow会话，然后使用`freeze_session`函数来冻结会话。在冻结过程中，你可以通过`keep_var_names`和`output_names`参数来指定需要保留的变量和输出。最后，将冻结后的模型保存为TensorFlow的SavedModel格式，这一步骤可以通过`tf.saved_model.save`函数完成，并指定保存路径。

参考资源链接：[Keras转TensorFlow二进制模型教程：实战方法与代码](https://wenku.csdn.net/doc/36dwkcey50?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到代码层面，可以按照以下步骤操作：

1. 使用Keras的`load_model`函数加载预训练好的模型。
2. 创建TensorFlow会话，并使用`freeze_session`函数冻结会话，指定`keep_var_names`和`output_names`以保留关键变量和输出。
3. 调用`tf.saved_model.save`函数，将冻结后的模型保存为SavedModel格式。这个函数会创建一个包含序列化TensorFlow程序的目录，其中包含模型的全部信息，包括图结构和权重。
4. 如需在移动设备上部署，需要将SavedModel格式的模型进一步转换为TensorFlow Lite（TFLite）格式。这可以通过`tf.lite.TFLiteConverter`实现，它能够将SavedModel转换为TFLite模型文件。

这一过程不仅需要对TensorFlow框架有深入理解，还需要熟悉模型转换和优化的相关技术。为了更好地掌握这些技术，我建议阅读《Keras转TensorFlow二进制模型教程：实战方法与代码》。这本书提供了详细的代码示例和实战指导，帮助你顺利完成模型转换和移植到移动设备的过程。

参考资源链接：[Keras转TensorFlow二进制模型教程：实战方法与代码](https://wenku.csdn.net/doc/36dwkcey50?spm=1055.2569.3001.10343)