在TensorFlow中，可以使用TensorFlow Serving來實現模型版本控制。TensorFlow Serving是一個用于部署機器學習模型的開源庫，它支持多個模型版本的部署和管理。
要實現模型版本控制，首先需要在TensorFlow Serving中部署多個版本的模型。可以使用TensorFlow Serving的REST API或gRPC接口來管理模型版本，包括添加、刪除、激活和查詢不同的模型版本。
在客戶端代碼中，可以通過指定模型版本的名稱或標識來請求特定的模型版本。這樣就可以輕松地切換不同版本的模型，并比較它們的性能和效果。
總的來說，TensorFlow Serving提供了一個靈活和可擴展的方式來管理和控制模型版本，讓用戶可以輕松地管理和比較不同版本的模型。
