下面是一个使用Tensorflow 2.0 SavedModel格式(根据文档，这是推荐的格式)的简单MNIST数据集分类器的简单示例，使用Keras函数式API，没有太多的花哨操作:

# Imports
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
import matplotlib.pyplot as plt

# Load data
mnist = tf.keras.datasets.mnist # 28 x 28
(x_train,y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalize pixels [0,255] -> [0,1]
x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train,axis=1)
x_test = tf.keras.utils.normalize(x_test,axis=1)

# Create model
input = Input(shape=(28,28), dtype='float64', name='graph_input')
x = Flatten()(input)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
output = Dense(10, activation='softmax', name='graph_output', dtype='float64')(x)
model = Model(inputs=input, outputs=output)

model.compile(optimizer='adam',
             loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

# Train
model.fit(x_train, y_train, epochs=3)

# Save model in SavedModel format (Tensorflow 2.0)
export_path = 'model'
tf.saved_model.save(model, export_path)

# ... possibly another python program 

# Reload model
loaded_model = tf.keras.models.load_model(export_path) 

# Get image sample for testing
index = 0
img = x_test[index] # I normalized the image on a previous step

# Predict using the signature definition (Tensorflow 2.0)
predict = loaded_model.signatures["serving_default"]
prediction = predict(tf.constant(img))

# Show results
print(np.argmax(prediction['graph_output']))  # prints the class number
plt.imshow(x_test[index], cmap=plt.cm.binary)  # prints the image

serving_default是什么?

它是所选标记的签名定义的名称(在本例中，选择了默认的服务标记)。此外，本文还解释了如何使用saved_model_cli查找模型的标记和签名。

免责声明

这只是一个基本的例子，如果你只是想让它运行起来，但这绝不是一个完整的答案-也许我可以在未来更新它。我只是想给出一个在TF 2.0中使用SavedModel的简单示例，因为我在任何地方都没有见过这样简单的SavedModel。

@Tom的回答是一个SavedModel的例子，但它在Tensorflow 2.0上不起作用，因为不幸的是有一些突破性的变化。

@Vishnuvardhan Janapati的回答是TF 2.0，但它不适合SavedModel格式。

Tensorflow 2.6:它现在变得更简单了，你可以用两种格式保存模型

Saved_model (tf服务兼容) H5或HDF5

以两种格式保存模型:

 from tensorflow.keras import Model
 inputs = tf.keras.Input(shape=(224,224,3))
 y = tf.keras.layers.Conv2D(24, 3, activation='relu', input_shape=input_shape[1:])(inputs)
 outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)(y)
 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
 model.save("saved_model/my_model") #To Save in Saved_model format
 model.save("my_model.h5") #To save model in H5 or HDF5 format

以两种格式加载模型

import tensorflow as tf
h5_model = tf.keras.models.load_model("my_model.h5") # loading model in h5 format
h5_model.summary()
saved_m = tf.keras.models.load_model("saved_model/my_model") #loading model in saved_model format
saved_m.summary()

使用tf.train.Saver保存模型。记住，如果想要减小模型大小，就需要指定var_list。val_list可以是:

特遣部队。trainable_variables或 tf.global_variables。

tensorflow - 2.0

这很简单。

import tensorflow as tf

SAVE

model.save("model_name")

恢复

model = tf.keras.models.load_model('model_name')

你也可以在TensorFlow/skflow中查看例子，它提供了保存和恢复方法，可以帮助你轻松地管理模型。它具有一些参数，您还可以控制备份模型的频率。

最简单的方法是使用keras api，在线保存模型和一行加载模型

from keras.models import load_model

my_model.save('my_model.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'

del my_model  # deletes the existing model


my_model = load_model('my_model.h5') # returns a compiled model identical to the previous one