TensorFlowでトレーニングしたモデルをどのように呼び出すのか。

TensorFlowモデルを使用するためには、以下の手順を実行する必要があります。

1. tf.saved_model.loadを使います。

import tensorflow as tf

loaded_model = tf.saved_model.load('path/to/saved/model')

1. It would be:
   loaded_model.署名

inference_fn = loaded_model.signatures['serving_default']

1. データを入力する準備：モデルの入力要件に基づいて、データを準備します。一般的に、入力データはテンソルまたはテンソルを含む辞書の形式です。例えば：

import numpy as np

input_data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=np.float32)

1. 推理をする際には、モデルの推論機能を使用する。例えば、

output = inference_fn(tf.constant(input_data))

1. 出力.numpy()
2. output[‘output_name’].numpy() の出力

output_data = output['output_name'].numpy()

上記の手順を完了したら、トレーニング済みのTensorFlowモデルを呼び出し、推論結果を取得することができます。必要に応じて適切な調整を行ってください。