tensorflowSaveRecovery - juedaiyuer/researchNote GitHub Wiki
tensorflow保存和恢复机器学习模型
简要笔记
保存模型的方法：
# 之前是各种构建模型graph的操作
...
saver = tf.train.Saver() # 生成saver
#进行训练....
#比如
with tf.Session() as sess:
...
# 训练完以后，使用saver.save 来保存
saver.save(sess, "save_path/file_name") #file_name如果不存在的话，会自动创建
将模型保存好以后，载入也比较方便
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
#参数可以进行初始化，也可不进行初始化。即使初始化了，初始化的值也会被restore的值给覆盖
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.restore(sess, "save_path/file_name") #会将已经保存的变量值resotre到变量中。