TensorFlow模型参数保存与加载，并附有示例代码

在利用TensorFlow搭建训练模型，例如人脸识别系统或场景分类网络时，若能够获取到合适的数据集，并经过长时间的训练后获得令人满意的识别效果，我们通常希望将训练结果保存下来。这样在后续使用过程中可以直接调用已保存的结果，而无需重复进行训练过程。这一需求直接引出了如何实现TensorFlow训练参数的保存与加载的问题。

为了便于用户存储训练成果，TensorFlow引入了tf.train.Saver模块，该模块可用于保留当前会话中所有变量的值（Variables）。在网络模型构建过程中，需要为计划保存的变量设置name属性，具体示例如下：

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name="var_W")

当执行加载恢复操作（restore）时，只需通过变量名即可获取之前训练所保存的数值信息。相关代码如下所示：

W = sess.graph.get_tensor_by_name("var_W:0")

在完成整个训练过程后，仅需执行以下代码即可将训练结果存储至指定路径：

saver = tf.train.Saver()
saver_path = saver.save(sess, "%smodel.ckpt" % (SAVER_DIR))

以上步骤可归纳为以下几个关键环节：

1. 在网络结构搭建阶段为