如何使用`saved_model.simple_save`保存的tensorflow模型？

使用saved_model.simple_save保存的tensorflow模型可以通过以下步骤进行使用：

导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.saved_model import simple_save

定义和训练模型：

# 定义和训练你的tensorflow模型
# ...

# 假设你的模型保存在变量model中

使用simple_save保存模型：

# 定义保存模型的路径
export_dir = 'path/to/export/dir'

# 创建一个tensorflow的Session
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 保存模型
    inputs = {'input': model.input}  # 模型的输入节点
    outputs = {'output': model.output}  # 模型的输出节点
    simple_save(sess, export_dir, inputs, outputs)

在上述代码中，export_dir是保存模型的目录路径，inputs和outputs分别是模型的输入和输出节点。

加载和使用保存的模型：

# 加载保存的模型
loaded_model = tf.saved_model.load(export_dir)

# 获取模型的输入和输出节点
infer = loaded_model.signatures['serving_default']

# 使用模型进行推理
output = infer(input=tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]]))['output']
print(output)

在上述代码中，loaded_model是加载保存的模型，infer是获取模型的输入和输出节点的签名，output是使用模型进行推理的结果。

这样，你就可以使用saved_model.simple_save保存的tensorflow模型进行推理或其他操作了。

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