TensorFlow 2.0.4模型导出指南：部署与分享的关键

TensorFlow 2.0.4 beta 版本提供了丰富的模型导出功能，这对于将训练好的机器学习模型部署到各种平台至关重要。文档的重点在于SavedModel格式，这是一种统一的模型导出标准，使得模型能够在服务器、移动设备、嵌入式设备和浏览器等多个平台上进行部署。与传统的Checkpoint不同，SavedModel不仅保存了模型的参数权重，还包括了完整的计算流程（即计算图），这使得即使没有原始模型代码，也能在目标环境中运行模型，极大地促进了模型的共享和部署。 在使用SavedModel时，特别强调了Keras模型的导出。Keras模型（无论是Sequential或Functional模式）若要以SavedModel格式保存，需要确保使用`@tf.function`装饰器来定义模型的`call`方法，以适应基于计算图的工作方式。例如，如果有一个名为`model`的Keras模型，可以使用`tf.saved_model.save()`函数将其保存到指定的文件夹： ```python tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") ``` 加载导出的SavedModel时，通过`tf.saved_model.load()`函数完成： ```python model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") ``` 值得注意的是，对于基于`tf.keras.Model`类的模型，开发者需要特别注意这一点，确保导出过程的正确性。此外，文档还提到了TensorFlow Serving（用于服务器端部署）、TensorFlow Lite（移动设备部署）和TensorFlow.js（浏览器部署）等工具对SavedModel格式的支持，这些工具都依赖于这种标准化的模型导出格式来实现跨平台的应用部署。了解和掌握如何正确地导出和加载SavedModel是使用TensorFlow进行模型部署的关键环节。