以下是一些可能的解決方案：
使用TensorFlow Lite：如果您的模型比較大，可以嘗試使用TensorFlow Lite來部署模型。TensorFlow Lite是一個輕量級的解決方案，可以加快模型加載速度。
減小模型大小：嘗試減小模型的大小，可以通過裁剪模型、量化模型或使用壓縮技術來減小模型的大小，從而加快加載速度。
使用TensorFlow Serving：如果您需要部署模型到生產環境中，可以考慮使用TensorFlow Serving來提高模型加載速度和性能。
使用更高性能的硬件：如果您的計算機配置較低，可以考慮升級硬件，如使用GPU或TPU來加快模型加載速度。
使用緩存：可以嘗試使用緩存來緩存模型的加載結果，以減少每次加載模型的時間消耗。
通過以上方法，您可以嘗試加快TensorFlow加載模型的速度。
