trnsorflow生成模型的格式
TensorFlow模型的格式主要有三种，分别是CheckPoint、GraphDef 和SavedModel。
tensorflow版本选择
1. CheckPoint（*.ckpt）：在训练TensorFlow模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，这种格式文件是由tf.train.Saver()对象调用saver.save()生成的，只包含若干Variables对象序列化后的数据，不包含图结构。因此，只给checkpoint模型不提供代码是无法重新构建计算图的。载入checkpoint时，需要调用store(session, checkpoint_path)。
2. GraphDef（*.pb）：这种格式文件包含protobuf对象序列化后的数据，包含了计算图，可以从中得到所有运算符的细节，也包含张量（tensors）和Variables定义，但不包含Variable的值，因此只能从中恢复计算图，一些训练的权值仍需要从checkpoint中恢复。
3. SavedModel（*.pb、*.pbtxt）：SavedModel是TensorFlow 1.x 和2.x都支持的模型格式，它是一个完整的模型，包含了图结构和变量。SavedModel的优点是可以在不同的TensorFlow版本之间移植，而且可以被其他深度学习框架导入并使用。
以上信息仅供参考，如需了解更多信息，建议查阅TensorFlow官方文档或咨询相关专家。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。