Tensorflow冻结模型仅包含输出占位符变量
TensorFlow冻结模型是指将训练好的模型保存为一个包含模型结构和参数的文件，以便在生产环境中进行推理和预测。冻结模型通常只包含模型的输入和输出节点，而不包含训练过程中的变量和优化器。
冻结模型的优势在于：
- 提高推理性能：冻结模型可以减少模型的大小和复杂度，从而提高推理速度和效率。
- 保护模型结构：冻结模型可以防止模型结构被修改或泄露，保护模型的知识产权和商业机密。
- 简化部署：冻结模型可以方便地部署到不同的平台和设备上，如移动设备、嵌入式系统等。
TensorFlow提供了一种将模型冻结的方法，可以使用tf.train.write_graph()函数将模型的图定义和参数保存为一个.pb文件。冻结模型只包含输入和输出节点，可以使用TensorBoard查看模型的图结构。
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