Tensorflow模型怎么调用

TensorFlow模型可以通过以下步骤进行调用：

1. 加载模型并创建一个会话：

import tensorflow as tf

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

# 创建一个会话
sess = tf.Session()

2. 获取输入节点和输出节点的名称：

# 获取输入节点的名称
input_name = model.signature_def['serving_default'].inputs['input'].name

# 获取输出节点的名称
output_name = model.signature_def['serving_default'].outputs['output'].name

3. 构造输入数据：

import numpy as np

# 构造输入数据
input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])

# 将输入数据进行转换
input_data = input_data.reshape((1, 4))

4. 运行模型：

# 运行模型，获取输出结果
output_data = sess.run(output_name, {input_name: input_data})

# 打印输出结果
print(output_data)

以上就是TensorFlow模型调用的基本步骤。当然，具体的实现可能因为模型的不同而有所不同。