Python 如何将tensorflow模型保存到pickle文件

我想保存一个Tensorflow模型，然后在以后的部署中使用它.我不想使用model.save()来保存它，因为我的目的是以某种方式"pickle"它，并在未安装tensorflow的其他系统中使用它，例如:

model = pickle.load(open(path, 'rb'))
model.predict(prediction_array)

在sklearn的早期，当我酸洗KNN模型时，它是成功的，我能够在不安装sklearn的情况下运行推理.

但当我try pickle我的Tensorflow模型时，我得到了一个错误:

Traceback (most recent call last):
  File "e:/VA_nlu_addition_branch_lite/nlu_stable2/train.py", line 21, in <module>
pickle.dump(model, open('saved/model.p', 'wb'))
TypeError: can't pickle _thread.RLock objects

我的模型是这样的:

model = keras.Sequential([
            keras.Input(shape=(len(x[0]))),
            keras.layers.Dense(units=16, activation='elu'),
            keras.layers.Dense(units=8, activation='elu'),
            keras.layers.Dense(units=len(y[0]), activation='softmax'),
        ])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x, y, epochs=200, batch_size=8)
pickle.dump(model, open('saved/model.p', 'wb'))

Model summary

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
dense (Dense)                (None, 16)                1680
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 8)                 136
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 20)                180
=================================================================
Total params: 1,996
Trainable params: 1,996
Non-trainable params: 0

关于这个问题，这里有一个StackOverflow question，但答案中的链接已过期.

这里还有another similar question个，但我不太明白.

我有一个非常简单的模型，没有判断点，没有太复杂的东西，所以有没有办法将Tensorflow模型对象保存到一个二进制文件中？或者，即使它有多个二进制文件，我不介意，但它不需要使用tensoflow，如果numpy solution有帮助，我会使用它，但我不知道如何在这里实现它.任何帮助都将不胜感激，谢谢！