Tensorflow模型保存提取方法——附实例

一、Tensorflow模型的保存和提取方法

Tensorflow由tf.train.Saver类负责实现神经网络模型的存储与恢复功能。tf.train.Saver对象saver的save方法负责将Tensorflow模型存储到指定路径中，并以'sess'变量为会话引用传递参数。saver.save(sess,'model/model.ckpt')执行该操作。在当前文件夹中存在四个相关文件：

checkpoint 文件存储了多个模型文件列表。model.ckpt.meta则记录了tensorflow计算图的具体架构信息；而model.ckpt则包含了各个变量的具体取值信息。值得注意的是，在这些配置参数不同的情况下；此处文件命名规则会因不同的参数配置而有所不同；但在加载和恢复时使用的路径名是根据checkpoint文件中的‘model_checkpoint_path’字段来确定。

使用预训练好的tensorflow模型的方法可以通过调用saver.restore函数来实现。
在代码中需要构建tensorflow计算图并声明图中的所有操作，并使用tf.train.Saver类来管理持