Python Tensorflow.js图层模型和图形模型之间的区别是什么？

想知道和之间的区别吗？

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这只是输入变化的方式吗？

两者都在执行相同的任务，即将NN模型转换为tfjs格式。只是在第一个链路模型中使用了h5格式（通常保存keras模型的格式），而在另一个链路模型中使用了TF保存的模型

LayerModel和GraphModel之间的主要区别是：

LayerModel只能从tf.keras或keras HDF5格式模型类型导入。GraphModel可以从上述模型类型或TensorFlow SavedModels导入

LayerModels支持进一步的JavaScript培训（通过其fit（）方法）。GraphModel只支持推理

GraphModel通常比LayerModel提供更高的推理速度（10-20%），这是因为它的图形优化，这是由于仅支持推理而实现的

希望这有帮助