Tensorflow TF2.0带有功能处理推断代码的SavedModel

系统信息

• 操作系统平台和发行版：macOS Catalina 10.15.3

• TensorFlow安装自：二进制

• TensorFlow版本：2.2.0

• Python版本：3.7.3

描述当前行为

嗨

我正在寻找在TF2.0中进行推断的示例代码。我们在TF2.0中保存了模型，并将功能处理作为已保存模型的一部分

在TF1.x中，我们通常进行如下推断

import tensorflow as tf

saved_model_path = "<path>""


with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
  metagraph = tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], saved_model_path)
  prediction = sess.run(['loss/scores:0'], feed_dict={'<some place holder>':<input_list>})
  print(prediction)

将tensorflow导入为tf
已保存的_模型_路径=”“”
使用tf.Session（graph=tf.graph（））作为sess：
metagraph=tf.saved\u model.loader.load（sess[tf.saved\u model.tag\u constants.service]，saved\u model\u path）
prediction=sess.run（['loss/scores:0']，feed_dict={''：}）
打印（预测）

TF2.0中的对应代码是什么，因为它不使用会话概念？
注意：我不需要有工作代码，请告诉我那里的示例代码