Tensorflow XLA在TySoRev2.0冻结模型中？ 我是在遵循XLA AOT编译（Oracle）的指南，并且编译示例的工作很好（在AOT/测试里面）。 但是我想编译一些更大的模型，问题出在：如果XLA AOT需要一个冻结图作为输入（正如我从指南中所理解的），在TysFROW 2中不再支持冻结图，XLA现在期望什么输入？ < P> >在TySoReFunt 2中仍然有冻结图的方法。我根据这篇文章创建了一个冻结图，并在随后进行了编译：

在TensorFlow 2中似乎仍然有冻结图形的方法。我根据这篇文章创建了一个冻结图，并在随后进行了编译：

# Convert Keras model to ConcreteFunction
full_model = tf.function(lambda x: model(x))
full_model = full_model.get_concrete_function(
    tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))

# Get frozen ConcreteFunction
frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model)
frozen_func.graph.as_graph_def()

layers = [op.name for op in frozen_func.graph.get_operations()]
print("-" * 50)
print("Frozen model layers: ")
for layer in layers:
    print(layer)

print("-" * 50)
print("Frozen model inputs: ")
print(frozen_func.inputs)
print("Frozen model outputs: ")
print(frozen_func.outputs)

# Save frozen graph from frozen ConcreteFunction to hard drive
tf.io.write_graph(graph_or_graph_def=frozen_func.graph,
                  logdir="./frozen_models",
                  name="frozen_graph.pb",
                  as_text=False)