tensorflow调用训练好的模型

要使用 TensorFlow 调用训练好的模型，需要执行以下步骤：

1. 加载模型：使用 TensorFlow 的 `tf.saved_model.load()` 函数加载模型。

2. 准备输入数据：将输入数据转换为模型所需的格式。通常，输入数据应该是一个张量（tensor），并且应该与模型的输入张量具有相同的维度和形状。

3. 执行推理：使用 `model.predict()` 函数对输入数据执行推理，并获取模型的输出。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用 TensorFlow 调用训练好的模型：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.saved_model.load('path/to/model')

# 准备输入数据
input_data = tf.constant([[1, 2, 3]])

# 执行推理
output = model.predict(input_data)

# 显示输出
print(output)

在此示例中，`path/to/model` 是您训练好的模型的路径。`tf.saved_model.load()` 函数将加载该模型。然后，我们使用 `tf.constant()` 函数创建一个输入张量，并将其传递给 `model.predict()` 函数。最后，我们将推理的输出打印到控制台上。

请注意，这只是一个简单的示例。在实际应用中，您可能需要为模型提供更多的输入，并从模型中获取更多的输出。您还可以使用 TensorFlow 的其他功能，如数据预处理和数据增强，以优化模型的性能。