tf.saved_model.load用于载入saved_mod

TensorFlow 2.x 的SavedModel 文件包含一个完整的 TensorFlow 模型——不仅包含权重值，还包含模型的构架和计算。它不需要原始模型构建代码就可以运行，因此，非常有利于模型的共享和部署

使用 tf.saved_model.load 将 SavedModel 重新加载到 Python 中

可以用TensorFlow自带的 SavedModel 命令行界面 (CLI) 查看SavedModel模型，例如

saved_model_cli show --dir /tmp/saved_model_dir --all

saved_model_cli show --dir /tmp/saved_model_dir --all

tf.saved_model.load()的返回值是：
Returns:
A trackable object with a signatures attribute mapping from signature
keys to functions. If the SavedModel was exported by tf.saved_model.save,
it also points to trackable objects, functions, debug info which it has been
saved.
使用范例
Signatures associated with the SavedModel are available as functions:

imported = tf.saved_model.load(path)
f = imported.signatures["serving_default"]
print(f(x=tf.constant([[1.]])))

心得：开源软件的API帮助信息写的很糟糕，必须直接看源码