# 总结 在本章中，我们学习了如何利用 TensorFlow 服务来为生产环境中的模型提供服务。我们还学习了如何使用 TensorFlow 和 Keras 保存和恢复完整模型或选择模型。我们构建了一个 Docker 容器，并从官方 TensorFlow 服务仓库中提供了 Docker 容器中的示例 MNIST 示例代码。我们还安装了一个本地 Kubernetes 集群，并部署了 MNIST 模型，用于在 Kubernetes pod 中运行的 TensorFlow 服务。我们鼓励读者在这些例子的基础上进行尝试并尝试提供不同的模型。 TF 服务文档描述了各种选项，并提供了其他信息，使您可以进一步探索此主题。 在接下来的章节中，我们将继续使用迁移学习的高级模型。 TensorFlow 仓库中提供的预训练模型是使用 TF 服务练习服务 TF 模型的最佳候选者。我们使用 Ubuntu 软件包安装了 TF Serving，但您可能希望尝试从源代码构建以优化生产环境的 TF 服务安装。