1. 介绍
TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架，具有强大的功能和灵活的使用方式。从TensorFlow 1.0版本开始，模型文件和权重数值的读取方式发生了变化。在本文中，我们将探讨TensorFlow 1.0之后的模型文件和权重数值的读取方式。
2. 模型文件的读取
2.1 SavedModel格式
SavedModel是TensorFlow中推荐使用的模型保存格式。它是一种包含模型结构和权重数值的文件格式，可以方便地用于模型的保存和加载。
通过使用tf.saved_model.load()函数，可以轻松地加载SavedModel格式的模型文件。以下是加载SavedModel格式模型文件的示例代码：
import tensorflow as tf
model = tf.saved_model.load('path/to/model')
2.2 protobuf格式
除了SavedModel格式，TensorFlow还支持使用protobuf格式保存和加载模型。protobuf格式是一种跨平台、跨语言的序列化格式，可以用于保存和传递TensorFlow模型。
要加载protobuf格式的模型文件，可以使用tf.train.import_meta_graph()函数。以下是加载protobuf格式模型文件的示例代码：
import tensorflow as tf
saver = tf.train.import_meta_graph('path/to/model.meta')
2.3 Keras格式
从TensorFlow 2.0版本开始，Keras被集成到TensorFlow中，成为TensorFlow的一部分。因此，使用Keras格式保存的模型文件也可以在TensorFlow中加载和使用。
要加载Keras格式的模型文件，可以使用tf.keras.models.load_model()函数。以下是加载Keras格式模型文件的示例代码：
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')
3. 权重数值的读取
除了整个模型文件，我们还可以单独读取模型中的权重数值。在TensorFlow中，权重数值通常以张量（Tensor）的形式存储。
要读取权重数值，可以使用tf.train.load_variable()函数。该函数需要指定模型文件的路径和张量的名称。以下是读取权重数值的示例代码：
import tensorflow as tf
weight = tf.train.load_variable('path/to/model', 'weight')
如果想要一次性读取所有的权重数值，可以使用tf.train.list_variables()函数获得模型中所有的张量名称和形状，然后使用tf.train.load_variable()函数读取每个张量的数值。
4. 使用读取的模型
读取模型文件和权重数值后，可以使用加载的模型进行预测、推理等操作。以下是使用已加载的模型进行推理的示例代码：
import tensorflow as tf
model = tf.saved_model.load('path/to/model')
# 设置temperature值
temperature = 0.6
# 进行推理
output = model.inference(input, temperature=temperature)
在上述代码中，我们使用加载的模型进行推理，并设置了temperature参数为0.6。这是一个超参数，用于控制模型生成的输出的多样性。较低的temperature值会使输出更加确定性，而较高的temperature值会使输出更加随机。
5. 总结
TensorFlow 1.0之后，模型文件和权重数值的读取方式有所改变。我们可以使用tf.saved_model.load()函数加载SavedModel格式的模型文件，使用tf.train.import_meta_graph()函数加载protobuf格式的模型文件，使用tf.keras.models.load_model()函数加载Keras格式的模型文件。同时，我们还可以使用tf.train.load_variable()函数读取模型中的权重数值。读取模型文件和权重数值后，我们可以使用加载的模型进行预测、推理等操作。