Tensorflow 的saved_model模块学习

saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统，主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下，部署新的算法或进行试验，同时还有很高的性能。

在模型的训练阶段，同时要保存tfs需要的saved_model该如何去做呢，就是在你模型训练已经完成，要保存成模型文件.pb或者.meta的形式，此时你就可以保存成tfs需要的文件格式.pbtxt，对应目录下生成saved_model.pbtxt和variables，存储网络结构和对应的变量值。

如下图：

 

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