从检查点创建估计器并另存为SavedModel，无需进一步培训

从检查点创建估计器并另存为SavedModel是指在机器学习领域中，通过使用检查点文件来创建一个估计器（Estimator），并将其保存为SavedModel格式，以便后续使用。

检查点（Checkpoint）是在训练过程中定期保存的模型参数的文件，可以用于恢复模型的状态。估计器（Estimator）是TensorFlow中的一个高级API，用于简化模型的构建、训练和评估过程。

创建估计器并另存为SavedModel的步骤如下：

定义模型：首先，需要定义一个模型函数，该函数接受输入特征和标签，并返回一个预测结果和损失函数。
创建估计器：使用定义好的模型函数，创建一个估计器对象。可以指定估计器的配置参数，如优化算法、学习率等。
定义输入函数：为估计器提供输入数据，需要定义一个输入函数，该函数返回一个数据集对象，用于提供训练和评估数据。
训练模型：使用估计器的train方法，传入输入函数和训练步数，开始训练模型。训练过程中，可以使用检查点来保存模型参数。
创建SavedModel：训练完成后，可以使用估计器的export_saved_model方法，将模型保存为SavedModel格式。需要指定保存路径和版本号。

SavedModel是一种通用的模型格式，可以在不同的平台和环境中使用。它包含了模型的计算图和参数，可以用于模型的部署和推理。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。