为了让训练结果可以复用，需要将训练得到的神经网络模型持久化，也就是把模型的参数保存下来，并保证可以持久化后的模型文件中还原出保存的模型。1. 保存模型tensorflow提供了一个API可以方便的保存和还原神经网络的模型。这个API就是tf.train.saver类。import tensorflow as tf
# 保存计算两个变量和的模型
v1 = tf.Variable(tf.random
背景之前已经写过TensorFlow图与模型的加载与存储了,写的很详细,但是或闻有人没看懂,所以在附上一个关于模型加载与存储的例子,CODE是我偶然看到了,就记下来了.其中模型很巧妙,比之前numpy写一大堆简单多了,这样有利于把主要注意力放在模型的加载与存储上.解析创建保存文件的类:saver = tf.train.Saver()saver = tf.train.Saver() ,即为常见保存模
模型保存和加载目的：当模型训练过程中，服务器宕机了，这个时候为了不浪费之前训练过的次数得到的权重和偏置值（这里用线性回归模型举例），需要的到最近时间点的一个权重和偏置，然后开始继续训练。• tf.train.Saver(var_list=None, max_to_keep=5)var_list：指定要保存和还原的变量。它可以作为一个dict或一个列表传递max_to_keep：指定要保存的最近检查
使用TensorFlow训练模型的过程中，需要适时对模型进行保存，以及对保存的模型进行restore，以方便后续对模型进行处理。比如进行测试，或者部署；比如拿别的模型进行fine-tune，等等。当然，直接的保存和restore比较简单，无需多言，但是保存和restore中还牵涉到其他问题，以及针对各种需求的各种参数等，可能不便一下都记好。因此，有必要对此进行一个总结。本文就是对使用TensorF
1.保存TensorFlow模型：import tensorflow as tf
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
...
saver.save(sess, path)path是保存模型的路径及文件名，一般是以.ckpt为后缀，保存完会出现三个文件，一个是model.ckpt.meta，保存的是TensorFl
1.tensorflow的模型保存和读取Tensorflow模型主要包含网络的设计（图）和训练好的各参数的值等。实际生成的Tensorflow模型有四个主要的文件： 1.cheakpoint文件,一个二进制的文件，仅用于保存最新的cheakpoint的记录。 2…data结尾的文件，包含了weights, biases, gradients和其他variables的值。 3…index结尾的文件，
Tensorflow训练的模型，如何保存与载入？ 目的：学习tensorflow框架的DNN，掌握如何将tensorflow训练得到的模型保存并载入，做预测？内容：1、tensorflow模型保存与载入的两种方法2、实例分析1——线性回归3、实例分析2——mnist分类一、tensorflow模型保存与载入的两种方法参考网址：，tensorflow模型保存与载入的两种方法：方法一：保存模型（定义变
『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马一、TensorFlow常规模型加载方法保存模型tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法参数名称功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个
保存整个模型此方法保存以下所有内容： 1.权重值 2.模型配置（架构） 3.优化器配置 整个模型可以保存到一个文件中，其中包含权重值、模型配置乃至优化器配置。这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态继续训练，而无需访问原始代码。在 Keras 中保存完全可正常使用的模型非常有用，您可以在 TensorFlow.js 中加载它们，然后在网络浏览器中训练和运行它们。Keras 使用 HD
在使用Tensorflow时，我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型，因此，作此笔记记录下来。 TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，如：saver.save(sess, "/Model/model"), 执行
目录1、Keras版本模型保存与加载2、自定义版本模型保存与加载3、总结 1、Keras版本模型保存与加载保存模型权重（model.save_weights）保存HDF5文件（model.save）保存pb文件（tf.saved_model）tf.saved_model和model.save的区别在于，tf.saved_model格式的模型可以直接用来预测，但是tf.saved_model没有保
使用SavedModel 保存和恢复模型本篇介绍使用SavedModel进行模型的保存与恢复。SavedModel 是一种跨语言的序列化格式（protobuf），可以保存和加载模型变量、图和图的元数据，适用于将训练得到的模型保存用于生产环境中的预测过程。由于跨语言的特性，应用时，可以使用一种语言保存模型，如训练时使用Python代码保存模型；使用另一种语言恢复模型，如使用C++代码恢复模型，进行前
模型训练完成后，需要将模型保存到文件系统上，从而方便后续的模型测试与部署工作。实际上，在训练时间隔性地保存模型状态也是非常好的习惯，这一点对于训练大规模的网络尤其重要，一般大规模的网络需要训练数天乃至数周的时长，一旦训练过程被中断或者发生宕机等意外，之前训练的进度将全部丢失。如果能够间断的保存模型状态到文件系统，即使发生宕机等意外，也可以从最近一次的网络状态文件中恢复，从而避免浪费大量的训练时间。
*.pb,官方描述如下:GraphDef(.pb)-a protobuf that represents the Tensorflow training and or computation graph. This contains operators, tensors, and variables definitions.FrozenGraphDef - a subclass of GraphD
一.保存模型 tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded 是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个数5restore_
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：|--checkpoint_dir
| |--checkpoint
| |--MyModel.
TensorFlow模型保存和加载方法模型保存import tensorflow as tf
w1 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name="w1-name")
w2 = tf.Variable(tf.constant(3.0, shape=[1]), name="w2-name")
a = tf.placeholder(dtype=tf
工作中经常使用的是.ckpt，最近在研究tensorflow serving所以需要将模型转化为SavedModel格式。而有时模型平台调用又需要.pb模型，所以对这三种文件进行了解。一、.ckpt文件的保存和加载1、模型保存文件格式checkpoint文件：b包含最新的和所有的文件地址
.data文件：包含训练变量的文件
.index文件：描述variable中key和value的对应关系
.m
一、模型保存为了更好地保存和加载我们已经训练好的模型，TensorFlow使用tf.train.Saver类和checkpoint的机制去实现这一过程，什么是checkpoints？ 是用于存储变量的二进制文件，在其内部使用“ 字典结构 ”存储变量，键 即变量的名字，值 为变量的tensor值。其中Saver类的定义如下所示：class Sav
在TensorFlow中，保存模型与加载模型所用到的是tf.train.Saver()这个类。我们一般的想法就是，保存模型之后，在另外的文件中重新将模型导入，我可以利用模型中的operation和variable来测试新的数据。什么是TensorFlow中的模型首先，我们先来理解一下TensorFlow里面的模型是什么。在保存模型后，一般会出现下面四个文件：meta graph：保存了Tensor
