模型的保存与持久化

本文介绍了如何使用TensorFlow中的tf.train.Saver()函数来保存模型参数。通过具体实例展示了变量定义、初始化及保存过程,并解释了保存后产生的四个文件:checkpoint、model.ckpt.data-00000-of-00001、model.ckpt.index和model.ckpt.meta的作用。

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模型的保存使用了函数tf.train.Saver()
通过saver.saver(sess, ”path“ )保存

import tensorflow as tf  
v1=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name="v1")  
v2=tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name="v2")  
result=v1+v2  

init_op=tf.initialize_all_variables()  
#声明tf.train.Saver类  
saver=tf.train.Saver()  
with tf.Session() as sess:  
    sess.run(init_op)  
    saver.save(sess,"/home/kaitang/test/model/model.ckpt")

文件下

出现了 4个文件
checkpoint  
model.ckpt.data-00000-of-00001
model.ckpt.index
model.ckpt.meta
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