tensorflow训练好的模型如何调用

要调用训练好的TensorFlow模型，你需要进行以下步骤：

加载模型：使用TensorFlow的tf.saved_model.load函数加载已经保存的模型。例如：

import tensorflow as tf

loaded_model = tf.saved_model.load('path/to/saved/model')

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。你可以使用loaded_model.signatures属性来获取模型的推理函数。例如：

inference_fn = loaded_model.signatures['serving_default']

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或一个包含Tensor的字典。例如：

import numpy as np

input_data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=np.float32)

进行推理：使用模型的推理函数进行推理。例如：

output = inference_fn(tf.constant(input_data))

处理输出结果：根据模型的输出格式，进行相应的处理。例如，如果模型的输出是一个Tensor，则可以通过output.numpy()将其转换为NumPy数组。如果模型的输出是一个字典，你可以使用output['output_name'].numpy()来获取特定输出。例如：

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

完成以上步骤后，你就成功调用了训练好的TensorFlow模型，并获得了推理结果。请根据你的具体情况进行相应的调整。