在TensorFlow中，可以使用tf.saved_model模块来导入和导出模型。以下是导入和导出模型的示例代码：
导出模型：
import tensorflow as tf
# 定义模型
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)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='mean_squared_error',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 导出模型
tf.saved_model.save(model, 'path_to_saved_model')
导入模型：
import tensorflow as tf
# 导入模型
loaded_model = tf.saved_model.load('path_to_saved_model')
# 使用导入的模型进行预测
predictions = loaded_model.predict(x_test)
