TfLite：为什么推荐 from_saved_model() 而不是 from_keras_model()？答案

【问题标题】：TfLite: Why is from_saved_model() recommended over from_keras_model()?TfLite：为什么推荐 from_saved_model() 而不是 from_keras_model()？
【发布时间】：2021-08-05 14:35:06
【问题描述】：

关于Tensorflow Lite Converter 的张量流指南指出，建议使用TFLiteConverter.from_saved_model() 而不是TFLiteConverter.from_keras_model()。

为什么推荐它？

这对于将 Keras 模型转换为 TfLite 意味着什么（当 SavedModel 不存在且不需要时）。我们是否仍应将 Keras 模型以 SavedModel 的形式保存到临时文件夹中并使用 .from_saved_model() 转换为 TfLite？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras tensorflow2.0 tensorflow-lite tf.keras

【解决方案1】：

已保存模型转换的后端比其他转换 API 的后端更强大。例如，只有保存的模型转换器才能传递签名、处理资源和变体张量等。幸运的是，从 TensorFlow 2.7 候选版本中，他们将消除转换器 API 之间的这些功能差距。

【讨论】：