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SavedModel与Checkpoints的区别

SavedModel是一种包含完整TensorFlow程序的模型文件，包含了权重和计算逻辑。这种模型无需依赖原始的模型代码即可运行，极大地方便了模型的分享和部署过程。此外，SavedModel可以与TensorBoard一起使用，通过Web服务或文件操作轻松加载和使用。

与之对比，Checkpoints采用了另一种保存机制，它主要用于模型训练过程中的持久化保存，允许在断电后恢复训练。这个机制尤其适用于长时间或分布式训练任务，能够有效管理大型模型的训练过程。

在实际应用中，SavedModel适用于模型的分享和部署，而Checkpoints则更适合模型训练时期的持久化管理。两者各有优势，可根据实际需求选择合适的保存和加载方式。这也是为什么在TensorFlow等深度学习框架中，既有SavedModel这样便于部署的模型文件，也有Checkpoints这样灵活持久化的机制。

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