TensorFlow保存和恢复变量——tf.train.Saver()_头歌tensorflow初体验变量保存-优快云博客

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本文介绍了如何使用TensorFlow的tf.train.Saver()类来保存和恢复模型变量，包括初始化Saver、保存和恢复变量、选择要保存的变量以及检查ckpt文件中的变量内容。示例代码展示了变量保存的具体步骤，以及如何从checkpoint文件中恢复变量值。

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声明：

参考Tensorflow官方文档
tensorflow当前版本1.1
更新：现在tensorflow官网有了中文教程，很方便学习了

tf.train.Saver()

tf.train.Saver()是一个类，提供了变量、模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法。

TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习，任何操作(如卷积、池化等)都需要operator，保存和恢复操作也不例外。在tf.train.Saver()类初始化时，用于保存和恢复的save和restore operator会被加入Graph。所以，下列类初始化操作应在搭建Graph时完成。

saver = tf.train.Saver()

TensorFlow的保存和恢复分为两种：

保存和恢复变量
保存和恢复模型

保存变量

TensorFlow会讲变量保存在二进制checkpoint文件中，这类文件会将变量名称映射到张量值。

下面是保存变量的例子：

创建变量
初始化变量
实例化tf.train.Saver()
创建Session并保存

import tensorflow as tf
# Create some variables.
v1 = tf.get_variable("v1_name", shape=[3], initializer = tf.zeros_initializer)
v2 = tf.get_variable("v2_name", shape=[5], initializer = tf.zeros_initializer)

inc_v1 = v1.assign(v1+1)
dec_v2 = v2.assign(v2-1)

# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()

# Add ops to save and restore all the variables.
saver = tf.train