若在本地部署模型时遇到问题，可以尝试使用以下代码示例解决：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.saved_model import tag_constants

# 加载保存的模型
loaded_model = tf.saved_model.load('./saved_model', tags=[tag_constants.SERVING])

# 创建要分类的数据
data = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]], dtype=tf.float32)

# 通过模型进行推理
infer = loaded_model.signatures["serving_default"]
output = infer(data=data)

# 打印推理结果
print(output['output_0'])

在代码中，tf.saved_model.load方法用于加载保存的模型。加载模型后，可以通过模型进行推理，此处是以data为样本进行推理。推理方法为loaded_model.signatures["serving_default"]，使用该方法对于TensorFlow Serving即可直接接收必要的参数，如输入的数据。使用输出的Tensor则可以根据其中的key来区分传统的TensorFlow模型应用程序。在示例中使用参数data进行推理，输出为output_0中的单个结果。最后，使用Python print语句输出得到的模型推理结果。