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