最近深度學習演算法被廣泛研究和應用，而tensorflow則是被應用最為廣泛的工具。tensorflow訓練的模型被應用在線上時，主要有3種方式（本文主要討論java方向的應用）：

1:java程式碼重寫預測程式碼（應用效率太低）

2:tensorflow serving載入tensorflow模型，通過rpc服務呼叫，改種方式耗時較長，不滿足線上要求（之前測試的結果）

3:tensorflow sdk載入tensorflow模型（目前線上應用的方式）

採用tensorflow sdk 載入模型有幾個條件：

      1）：需要tensorflow 版本1.1.0以上

      2）：部署環境需要centos7

      3）：需要jdk1.8

A：tensorflow儲存模型的方式為：

每一次儲存模型版本號都需要更新，不然會儲存失敗，但tag可不變。

B：java載入tensorflow儲存的模型

C：預測時，模型入參都需要tensor變數，如果是矩陣可儲存為二維陣列，然後建立tensor作為入參。

D：模型預測結果也是tensor，因此需要對結果進行轉換