tensorflow2模型保存导入

在 TensorFlow 2 中，保存和导入模型可以使用 `tf.keras` 模块的 API。以下是一个简单的示例：

1. 保存模型

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
model.save('my_model')

2. 导入模型

import tensorflow as tf

# 导入模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model')

# 使用模型进行推理
result = loaded_model.predict(x_test)

在导入模型时，可以使用 `tf.keras.models.load_model` 函数加载已保存的模型。然后，您可以使用模型进行推理，就像在训练期间一样。