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TensorFlow中模型固化的操作。

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简介：
现阶段，TensorFlow在移动端上的训练功能尚不可用，其应用主要集中于部署已经预先训练好的模型。然而，传统的模型保存方式通常仅限于单独保存模型参数或图结构。因此，如何同时保存模型参数和图结构成为了一个关键问题。生成模型的主要构建方法有两种：一种是通过 `freeze_graph` 工具将 `tf.train.write_graph()` 生成的 `.pb` 文件与 `tf.train.saver()` 生成的 `.chkp` 文件固化后，重新生成一个新的 `.pb` 文件；但这种方法目前已不被广泛推荐。另一种方法则是将模型的变量转换为常量，并将其写入到 `.pb` 文件中。接下来，我们将对 `freeze_graph` 方法进行简要的阐述，并利用 `tf.train.write_graph()` 和 `tf.`.

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