TensorFlow中怎么导入导出模型

在TensorFlow中，可以使用tf.saved_model模块来导入和导出模型。以下是导入和导出模型的示例代码：

导出模型：

import tensorflow as tf# 定义模型model = tf.keras.Sequential([    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),    tf.keras.layers.Dense(1)])# 编译模型model.compile(optimizer='adam',              loss='mean_squared_error',              metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(x_train, y_train, epochs=10)# 导出模型tf.saved_model.save(model, 'path_to_saved_model')

导入模型：

import tensorflow as tf# 导入模型loaded_model = tf.saved_model.load('path_to_saved_model')# 使用导入的模型进行预测predictions = loaded_model.predict(x_test)