سلام. برای پاسخ به سوالات شما:
1- بله، اگر فایلهای checkpoint یک مدل را داشته باشید، میتوانید آموزش را ادامه دهید. برای این کار، باید مدل را با استفاده از فایل checkpoint بارگذاری کنید و سپس با دادههای جدید آموزش دهید.
2- بله، میتوانید مدل را برای TensorFlow Serving استفاده کنید. برای این کار، باید مدل را به فرمت مناسب برای TensorFlow Serving تبدیل کنید.
3- برای استفاده از TensorFlow Serving API، باید مدل را به فرمت SavedModel تبدیل کنید. این فرمت شامل یک pb فایل (که ساختار مدل را توصیف میکند) و یک یا چندین فایل variables (که وزنهای مدل را ذخیره میکند) است.
به طور کلی، استفاده از `tf.saved_model.builder` برای ذخیرهسازی مدلها توصیه میشود زیرا این روش سازگاری بیشتری با TensorFlow Serving دارد. در حالی که `tf.train.Saver()` فقط وزنهای مدل را ذخیره میکند و برای بارگذاری مدل برای پیشبینی، باید ساختار مدل را به صورت جداگانه تعریف کنید.