TensorFlow模型格式推荐

在TensorFlow中，有多种模型格式可供选择。这些格式各有特点，适用于不同的应用场景。以下是对几种常见格式的介绍：

1. Checkpoint（*.ckpt）
   Checkpoint是TensorFlow中最基本的模型保存和加载格式。主要用于保存模型的参数权重（变量值），通常以ckpt文件作为文件扩展名。Checkpoint格式只包含变量值，不包含计算图和运算逻辑，因此只能用于恢复模型的参数，而不能直接用于推理或服务。这种格式的优点是兼容性好，缺点是恢复模型时需要再定义网络结构。
2. GraphDef（*.pb）
   GraphDef格式包含protobuf对象序列化后的数据，包含了计算图，可以从中得到所有运算符（operators）的细节，也包含张量（tensors）和 Variables定义，但不包含 Variable 的值。因此只能从中恢复计算图，但一些训练的权值仍需要从 checkpoint 中恢复。这种格式的优点是包含了计算图信息，缺点是不包含变量值。
3. SavedModel
   SavedModel是TensorFlow 1.0及以后版本引入的一种更高级别的模型保存和加载格式。可以保存完整的计算图和变量值，并且可以包含多个元图和签名信息，用于支持多种使用场景和多种输入输出格式。SavedModel格式通常以一个目录作为存储单位，包括多个二进制文件和一个saved_model.pb文件，其中saved_model.pb文件包含计算图和元图信息，其他文件包含变量值。这种格式的优点是包含了完整的计算图和变量值，缺点是存储空间较大。
   根据应用场景和个人需求，可以选择合适的TensorFlow模型格式。如果需要快速恢复模型的参数，且对计算图信息要求不高，可以选择Checkpoint格式；如果需要理解模型的计算过程和细节，可以选择GraphDef格式；如果需要支持多种使用场景和输入输出格式，且存储空间允许，可以选择SavedModel格式。