在TensorFlow中，可以使用tf.saved_model模塊來導入和導出模型。以下是導入和導出模型的示例代碼：
導出模型：
import tensorflow as tf
# 定義模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='mean_squared_error',
metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 導出模型
tf.saved_model.save(model, 'path_to_saved_model')
導入模型：
import tensorflow as tf
# 導入模型
loaded_model = tf.saved_model.load('path_to_saved_model')
# 使用導入的模型進行預測
predictions = loaded_model.predict(x_test)
