我是Tensorflow的新手。我有一个简单的LSTM任务来对文本进行分类。我使用tf.nn.embedding_lookup将word2vec转换为300个暗角，从而将单词转换为矢量
我的词嵌入在np.array中，我正在用np.load()加载它。
当我使用tf.train.Saver() or builder.save()保存模型时，导出的模型大约有1.5 GB。由于大小限制，我无法将此模型加载到Tensorflow服务中。
我已经阅读了一些有关资产以及将外部文件存储到资产目录的信息。它也适用于字向量吗？如何实现？
谢谢