如何调用tensorflow训练好的模型

要调用训练好的TensorFlow模型，需要执行以下步骤：

1. 加载模型：使用TensorFlow的tf.saved_model.load函数加载保存的模型模型。例如：

导入tensorflow as< / span> tfloaded_model = tf.saved_model.load('path/to/saved/model')

2. 创建模型推理函数：加载的模型是一个包含训练和推理函数的对象。您可以使用loaded_model.signatures属性来获取模型的推理函数。例如：

inference_fn = returned_model.signatures['serving_default'] 

3. 准备输入数据：根据模型的输入要求准备输入数据。通常，输入数据是一个 Tensor 或包含 Tens 的字典或者。例如：

导入 numpy as< / span> npinput_data = np.array([[1, 2, 3，4]，[5，6, 7, 8]] , dtype=np.float32)< /code>

4. 进行推理：使用模型的推理功能进行推理。例如：

output = inference_fn(tf.constant(input_data))

< li>对输出结果进行处理：根据模型的输出格式进行相应的处理。例如，如果模型的输出是 Tensor，则可以通过 output.numpy() 将其转换为 NumPy 数组。如果模型的输出是字典，则可以使用output['output_name'].numpy() 获取特定输出。例如：

output_data = output['output_name'].numpy()

完成上述步骤后，您将成功调用训练好的TensorFlow模型并获得推理结果。请根据您的具体情况进行相应调整。