tensorflow将训练好的模型保存起来

TensorFlow提供了一种方便的方式来保存训练好的模型，主要是通过tf.train.Checkpoint类和tf.saved_model模块。以下是保存模型的基本步骤：

1. **创建检查点**：首先，在训练过程中，你可以创建一个tf.train.Checkpoint对象，它会跟踪模型的所有变量。例如：

   checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer, model=model)

2. **保存检查点**：使用`checkpoint.save()`方法定期保存模型的状态到磁盘，比如每完成一个epoch：

   manager = tf.train.CheckpointManager(checkpoint, 'path/to/checkpoints', max_to_keep=5)
   checkpoint.save(manager.save())

3. **加载检查点**：当需要恢复训练时，可以使用`manager.restore()`方法加载最近的检查点：

   status = checkpoint.restore(manager.latest_checkpoint)
   if status.expect_partial():
       print("部分恢复")

4. **保存整个模型**：如果你想分享模型供其他人使用，可以使用tf.saved_model模块导出一个序列化模型，包括函数、变量和架构信息：

   def serving_fn(inputs):
       return model(inputs)  # 这里是模型的实际推理逻辑

   builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('path/to/saved_model')
   signatures = {
       'serving_default': tf.function(serving_fn).get_concrete_function(tf.TensorSpec(model.input_spec)),
   }
   builder.add_meta_graph_and_variables(sess, ['serve'], signatures=signatures)
   builder.save()