Tensorflow支持哪些类型的模型文件以及如何加载.ckpt + .pb

import tensorflow as tf

# 创建一个与模型结构相同的计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 定义模型的输入和输出
    # ...

    # 创建一个Saver对象
    saver = tf.train.Saver()

# 创建一个会话，并加载模型的参数
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 加载模型的参数
    saver.restore(sess, 'path/to/model.ckpt')

    # 使用模型进行推理或其他操作
    # ...

import tensorflow as tf

# 加载.pb文件
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile('path/to/model.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 创建一个与模型结构相同的计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 导入模型的计算图
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 创建一个会话，并使用加载的模型进行推理或其他操作
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 使用模型进行推理或其他操作
    # ...