TensorFlow 面试题及详细答案 120道（51-60）-- 模型保存、加载与部署
《前后端面试题》专栏集合了前后端各个知识模块的面试题，包括html，javascript，css，vue，react，java，Openlayers，leaflet，cesium，mapboxGL，threejs，nodejs，mangoDB，SQL，Linux… 。
文章目录
- 一、本文面试题目录
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- 51. TensorFlow中保存和加载模型的常用方法有哪些？
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- 原理说明
- 常用方法对比
- 示例代码（核心方法）
- 52. 如何保存和加载tf.keras模型的权重（Weights）和整个模型？
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- 原理说明
- 示例代码
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- 1. 保存和加载权重
- 2. 保存和加载整个模型
- 注意事项
- 53. TensorFlow SavedModel格式的特点是什么？如何使用？
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- 原理说明
- 示例代码
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- 1. 保存为SavedModel格式
- 2. 加载和使用SavedModel
- 3. 自定义签名（用于复杂输入输出）
- 54. 什么是TensorFlow Lite？它适用于哪些场景？
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- 原理说明
- 主要特点
- 适用场景
- 不适用场景
- 55. 如何将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式？
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- 原理说明
- 示例代码
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- 1. 从Keras模型转换（基础转换）
- 2. 从SavedModel转换（支持更复杂模型）
- 3. 应用量化优化（减小体积和加速）
- 注意事项
- 56. 如何在移动设备或嵌入式设备上部署TensorFlow Lite模型？
- 57. TensorFlow Serving的作用是什么？如何使用它部署模型？
- 58. 模型导出时需要注意哪些问题？（如输入输出格式、依赖库版本等）
- 59. 如何在不同版本的TensorFlow之间兼容模型？
- 60. 如何冻结（Freeze）TensorFlow模型？冻结模型的目的是什么？
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- 二、120道TensorFlow面试题目录列表
一、本文面试题目录
51. TensorFlow中保存和加载模型的常用方法有哪些？
原理说明
TensorFlow提供多种模型保存和加载方式，适用于不同场景（如训练中断恢复、模型部署等），核心方法包括：
- 保存/加载权重（仅参数，需手动定义模型结构）；
- 保存/加载整个模型（包含结构+参数，无需重新定义结构）；
- 导出为SavedModel格式（跨平台部署通用格式）；
- 冻结模型（将变量转为常量，用于部署）。