加载tensorflow模型.pb文件和文件夹

是指将已经训练好的TensorFlow模型文件（通常以.pb为后缀）加载到内存中，以便进行预测或推理等任务。同时，也可以加载包含多个.pb文件的文件夹，以支持更复杂的模型结构。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习和人工智能领域。加载.pb文件和文件夹的过程可以通过TensorFlow提供的API来完成。

加载.pb文件的步骤如下：

1. 导入TensorFlow库：在Python代码中导入TensorFlow库，以便使用相关的函数和类。
2. 创建一个Graph对象：使用tf.Graph()函数创建一个Graph对象，用于存储模型的计算图。
3. 创建一个Session对象：使用tf.Session()函数创建一个Session对象，用于执行计算图中的操作。
4. 使用tf.gfile模块读取.pb文件：使用tf.gfile模块中的tf.gfile.GFile()函数读取.pb文件的二进制数据。
5. 使用tf.GraphDef()函数解析.pb文件：使用tf.GraphDef()函数解析.pb文件的二进制数据，得到模型的计算图定义。
6. 将计算图加载到Graph对象中：使用tf.import_graph_def()函数将计算图定义加载到之前创建的Graph对象中。
7. 使用Session对象运行模型：通过Session对象的run()方法运行模型，进行预测或推理等任务。

加载.pb文件夹的步骤类似，只需遍历文件夹中的所有.pb文件，逐个加载到Graph对象中即可。

TensorFlow提供了一系列用于加载和使用模型的API，例如tf.saved_model.loader.load()函数可以直接加载保存为SavedModel格式的模型，tf.keras.models.load_model()函数可以加载Keras模型等。

加载tensorflow模型.pb文件和文件夹的应用场景包括图像识别、自然语言处理、语音识别等各种机器学习任务。在这些任务中，已经训练好的模型可以通过加载.pb文件和文件夹的方式快速部署和使用。

腾讯云提供了一系列与TensorFlow相关的产品和服务，例如腾讯云AI Lab提供的AI开发平台、腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）等。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。