为什么tf-serving不能部署tensorrt优化的pb？

TensorFlow Serving（tf-serving）是一个用于部署机器学习模型的开源系统，它提供了一个高性能、可扩展的服务端框架。然而，tf-serving目前不支持直接部署经过TensorRT优化的TensorFlow模型（pb文件），原因如下：

1. TensorRT是NVIDIA推出的用于深度学习推理的高性能优化库，它可以通过优化网络结构、减少计算精度、融合操作等技术来提高推理性能。然而，TensorRT优化的模型与原始的TensorFlow模型存在一些不兼容的地方，例如TensorRT不支持某些TensorFlow操作或特性，或者在优化过程中引入了一些限制。
2. TensorFlow Serving是基于TensorFlow框架构建的，它的设计目标是提供一个通用的、可扩展的模型服务端框架，能够支持多种模型格式和推理需求。然而，由于TensorRT优化的模型与原始的TensorFlow模型存在不兼容性，tf-serving并没有直接集成TensorRT的支持。

尽管tf-serving不能直接部署TensorRT优化的pb文件，但可以通过其他方式实现TensorRT与tf-serving的集成。一种常见的做法是将TensorRT优化的模型转换为TensorFlow SavedModel格式，然后使用tf-serving部署该SavedModel。这样可以充分利用TensorRT的推理优化能力，并且能够与tf-serving的其他功能无缝集成。

总结起来，tf-serving不能直接部署TensorRT优化的pb文件是因为两者之间存在不兼容性，但可以通过将TensorRT优化的模型转换为TensorFlow SavedModel格式来实现集成。