tensorflow导入某些变量
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将tensorflow模型进行保存时，可采用saver = tf.train.Saver()这一函数进行初始化，随后通过调用saver.save()方法实现模型的存储操作，具体实现代码如下：
import tensorflow as tf
v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1")
v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2")
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
saver.save(sess,"checkpoint/model_test",global_step=1)
在模型保存完成后，可通过调用saver.restore()函数实现模型的加载操作，从而完成变量的初始化过程：
import tensorflow as tf
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