以下是一些可能的解决方案：
使用TensorFlow Lite：如果您的模型比较大，可以尝试使用TensorFlow Lite来部署模型。TensorFlow Lite是一个轻量级的解决方案，可以加快模型加载速度。
减小模型大小：尝试减小模型的大小，可以通过裁剪模型、量化模型或使用压缩技术来减小模型的大小，从而加快加载速度。
使用TensorFlow Serving：如果您需要部署模型到生产环境中，可以考虑使用TensorFlow Serving来提高模型加载速度和性能。
使用更高性能的硬件：如果您的计算机配置较低，可以考虑升级硬件，如使用GPU或TPU来加快模型加载速度。
使用缓存：可以尝试使用缓存来缓存模型的加载结果，以减少每次加载模型的时间消耗。
通过以上方法，您可以尝试加快TensorFlow加载模型的速度。
