Tensorflow中变量保存与恢复

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Saver

Tensorflow中，用 tensorflow.train.Saver来保存、恢复变量。

保存变量

tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True, write_state=True)
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#————————————————————例子————————————————————————import tensorflow as tf# 创建两个变量v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1")v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2")# 添加用于初始化变量的节点init_op = tf.global_variables_initializer()# Create a saver.saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())# 运行，保存变量sess = tf.Session()saver.save(sess,'my-model')
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Saver可以使用提供的计数器自动为checkpoint文件编号。这使得在训练模型时在不同的步骤保留多个检查点。在save()方法中传递可选的global_step参数，可以对checkpoint文件进行编号

saver.save(sess, 'my-model', global_step=0) ==> filename: 'my-model-0'...saver.save(sess, 'my-model', global_step=1000) ==> filename: 'my-model-1000'
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#——————————————————例子————————————————————————import tensorflow as tf# 创建两个变量v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1")v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2")# 添加用于初始化变量的节点init_op = tf.global_variables_initializer()# Create a saver.saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())# 运行图，打开会话，每1000次保存一个模型sess = tf.Session()for step in range(10000):    sess.run(init_op)    if step % 1000 == 0:        saver.save(sess, base_path+'my-model', global_step=step)
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运行结果：

恢复变量

tf.train.Saver.restore(sess, save_path)
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#————————————————例子—————————————————————— sess.run(tf.global_variables_initializer())        saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())        #arg:获取最近一次保存的变量文件名称        module_file = tf.train.latest_checkpoint('my-model')        print(module_file)        saver.restore(sess, module_file)
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欲了解saver更详细的内容，请戳tensorflow.saver