tfjs_layers_model与tfjs_graph_model之间的区别
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似乎这方面的信息是零散的，所有的一些回购和网站链接在下面，所以我做了侦探工作。
tensorflow.js分层模型:JSON+二进制权重文件，具有有限的（Keras）特性。在这种情况下，权重似乎是可选的。从Tensorflow JS文档中,
此模式不适用于TensorFlow SavedModels或其转换后的表单。对于这些模型，请使用TF.LoadGraphModel（）。加载的模型支持原始keras或TF.keras模型的全部推断和训练（例如迁移学习）特征。
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绝不！始终保存到一个SavedModel，如果TFJ需要它，则转换为一个图模型。在Tensorflow 2中，所有的东西都可以保存到SavedModel中，并且这些东西不能转换为layers模型（它只是不受支持），而只能转换为graph模型。您更有可能在internet上找到保存的模型，而不是keras_saved_model。（它是TFHub的标准格式）。保持简单，保存到SavedModel，如果TFJ需要，转换成图形模型，TensorFlow团队似乎也推荐使用SavedModel，正如YouTube上的这张幻灯片所示。
在Keras能够输出到SavedModel之前，我认为layers格式是“go-to”格式。现在，您可以只保存到一个SavedModel，并将模型转换为图模型格式。Google发布的TensorFlow.js模型似乎都是图模型格式。我找不到一个图层模型。
js层目前仅支持使用标准Keras构造的Keras模型。层模型的来源和示例用法
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