Python 3.x 如何在Tensorflow 2.x中加载Tensorflow 1.x保存的模型？

我已经运行了TensorFlow 1.x的代码。它工作正常。现在我已经生成了该代码的检查点。它们也工作正常。现在我想在我的TensorFlow 2.x文件中运行这些检查点。

（） 1. ---->2 loaded=tf.saved\u model.load（“/content/model/”） 3. 4. 五,

1帧 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/saved_model/loader_impl.py 在解析保存的模型中（导出目录） 81（出口主任）， 82.constants.SAVED_MODEL_FILENAME_PBTXT， --->83常数。已保存（模型文件名） 84 八十五

OSError:SavedModel文件在以下位置不存在： /content/model/{saved_model.pbtxt | saved_model.pb}

这是一个错误 代码 loaded=tf.saved\u model.load（“/content/model/”）

分享您的观点我们如何解决此错误

---

我认为这是办不到的。Tensorflow 2在很大程度上与Tensorflow 1向后不兼容。

我不确定它在这种情况下是否能工作，但有时添加

tf.compat.v1。[所需命令]

可以使它在使用Tensorflow 2时工作

例如，

tf.compat.v1.已保存\u模型.加载

在您的情况下，可能值得尝试：

loaded=tf.compat.v1.saved_model.load("/content/model/")

---

“此外，SavedModels或Storage GraphDefs将向后兼容。使用1.x保存的SavedModels将继续在2.x中加载和执行。”这是他们博客中的一行。我也在寻找这个问题的答案。在他们的博客中，他们说它将在加载保存的模型方面向后兼容。