在TensorFlow中，保存模型的方法有以下几种：
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器tf.keras.models.save_model()函数保存整个模型，包括模型结构、模型权重和优化器状态等信息，可以通过tf.keras.models.load_model()函数载入模型。model.save('model.h5')
loaded_model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
tf.saved_model.save()函数保存模型为SavedModel格式，包括模型结构、权重和计算图等信息，可以通过tf.saved_model.load()函数载入模型。tf.saved_model.save(model, 'saved_model')
loaded_model = tf.saved_model.load('saved_model')
tf.train.Checkpoint类保存模型的权重和优化器状态，可以通过restore()方法恢复模型。checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model)
checkpoint.save('model_checkpoint')
checkpoint.restore('model_checkpoint')
tf.train.Saver类保存和恢复模型的变量。saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'model.ckpt')
saver.restore(sess, 'model.ckpt')
tf.io.write_graph()和tf.train.write_graph()函数将模型导出为GraphDef格式或PB格式。tf.io.write_graph(sess.graph_def, './', 'model.pb', as_text=False)
tf.train.write_graph(sess.graph_def, './', 'model.pbtxt')
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