作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着深度学习技术的迅速发展，越来越多的开发者、研究人员和AI企业都开始把自己开发的机器学习模型部署到生产环境中，并提供在线服务。其中一个重要的方式就是把模型按照某种标准化的协议存储下来，这样才能被其他开发者复用或调用。TensorFlow 1.x版本就提供了一种标准方法——SavedModel格式，用于将训练好的深度神经网络模型存储下来供其他用户加载使用。虽然有了这个标准的方法，但还是有一些开发者对其存在疑问或者担心，比如：为什么要保存整个模型而不是某个部分呢？是否可以只保存图结构及权重数据，而省略掉其他信息？如何通过文件系统管理SavedModel格式？这些疑问在本文中我们一一阐述和解决。同时，本文也将从头至尾详细地介绍Tensorflow SavedModel的工作流程和具体实现方式，希望能够给读者提供一个全面、清晰、易懂的理解。
2.基本概念和术语
2.1 TensorFlow
TensorFlow是一个开源的机器学习平台，它由Google开发并作为其核心技术栈的一部分发布。它支持定义计算图（Computation Graph）来表示机器学习模型，并利用自动求导来优化参数的训练过程。另外，TensorFlow还内置了一系列的机器学习算法库，包括卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理等。由于其跨平台特性，使得其适用于不同的操作系统和硬件设备，让其在机器学习领域广泛应用。因此，当我们提到TensorFlow的时候，一般指的是其开源社区版本，即TensorFlow 1.x版本。