# TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型
TensorFlow 模型在开发环境中经过训练和验证。一旦发布，它们需要托管在某个地方，提供用工程师和软件工程师使用，以集成到各种应用中。 TensorFlow 为此提供了一个高表现服务器，称为 TensorFlow 服务。
要在生产中提供 TensorFlow 模型，需要在离线训练后保存它们，然后在生产环境中恢复经过训练的模型。 TensorFlow 模型在保存时包含以下文件：
* **元图**：元图表示图的协议缓冲区定义。元图保存在具有`.meta`扩展名的文件中。
* **checkpoint** ：检查点代表各种变量的值。检查点保存在两个文件中：一个带有`.index`扩展名，另一个带有`.data-00000-of-00001`扩展名。
在本章中，我们将学习各种保存和恢复模型的方法以及如何使用 TF 服务来提供模型。我们将使用 MNIST 示例来简化操作并涵盖以下主题：
* 使用`Saver`类在 TensorFlow 中保存和恢复模型
* 保存和恢复 Keras 模型
* TensorFlow 服务
* 安装 TF 服务
* 保存 TF 服务的模型
* 用 TF Serving 服务模型
* TF 在 Docker 容器中提供服务
* TF 服务于 Kubernetes
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