Tensorflow模型的部署可以通过Flask框架实现。首先，您需要在本地训练好模型，并且保存模型的权重。然后，您可以在Flask应用程序中加载模型，并为其配置REST API以便其他应用程序可以访问模型的预测。以下是一些代码示例：
from flask import Flask, request
import tensorflow as tf
app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json()
prediction = model.predict(data)
return prediction
if __name__ == '__main__':
app.run()
这是一个简单的Flask应用程序，该应用程序加载了训练的Tensorflow模型，并且可以通过向/predict的POST请求进行预测。