我正在使用 Tensorflow + Python。
我很好奇是否可以在没有详细源代码的情况下发布已保存的 Tensorflow 模型(架构 + 训练变量)。我知道 tf.train.Saver()，但它看起来只保存变量，为了恢复/运行它们，用户需要“定义”相同的架构。
仅出于测试/运行目的，是否有一种方法可以在没有源代码的情况下发布已保存的{架构+训练变量}，以便用户只需进行查询并获得结果？
请您参考如下方法:
TensorFlow Serving项目旨在使这个用例简单明了(假设最终用户仅使用模型进行推理，而不是训练)。 TensorFlow Serving 包括一个 Exporter 类，它采用您的 tf.train.Saver、定义整体模型的 tf.GraphDef 和一个“签名” "描述模型的输入和输出。
basics tutorial对导出模型有很好的介绍。
