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*[https://www.tensorflow.org/guide/checkpoint トレーニングのチェックポイント]
*「TensorFlow のモデルを保存する」という言いまわしは通常、次の 2 つのいずれかを意味します。
**チェックポイント
**保存されたモデル（SavedModel）
=====チェックポイント=====
*チェックポイントは、モデルで使用されるすべてのパラメータ（tf.Variableオブジェクト）の正確な値をキャプチャします
*チェックポイントにはモデルで定義された計算のいかなる記述も含まれていないため、通常は、保存されたパラメータ値を使用するソースコードが利用可能な場合に限り有用
=====SavedModel=====
*パラメータ値（チェックポイント）に加え、モデルで定義された計算のシリアライズされた記述が含まれています。
*モデルを作成したソースコードから独立
*TensorFlow Serving、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、または他のプログラミング言語のプログラム（C、C++、Java、Go、Rust、C# などの TensorFlow API）を介したデプロイに適している
===Tips===
© 2006 矢木浩人
