saved_model API 以协议缓冲区 (pb) 格式保存的变量文件？如果没有，有没有办法在不使用 tensorflow API（恢复/加载）的情况下加载它
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如果有帮助的话，有一个不使用 TensorFlow 操作的纯 Python API：列出变量并加载单个变量。对于 SavedModel，您可以将它们指向 variables/ 子目录。
还有TensorBundle，它是 C++ 中的实现。
如果这些都没有帮助，答案可能是“否”。从理论上讲，它可以分拆成一个单独的包；如果您有兴趣这样做，请随时与我们联系。
于 2019-04-26T23:23:47.147 回答
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您可以使用tf.keras.models.load_model从 saved_model 加载模型，得到的是一个tf.keras.Model对象。
于 2020-06-29T04:23:59.370 回答
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我不确定它是否经过验证。但似乎将 list_variables 和 load_variable 指向 SavedModel 的变量子目录不起作用。我们将看到“检查点”文件错过了断言。WA 是创建一个检查点文件，其中一行指向数据文件名。模型检查点路径：“变量”
于 2020-03-31T05:30:44.237 回答