一、模型的保存使用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，以便后续对模型进行处理。如：测试、部署、拿别的模型进行fine-tune等。保存模型是整个内容的第一步，操作十分简单，只需要创建一个saver，并在一个Session里完成保存。 saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
PerformancePerformance is an important consideration when training machine learning models. Performance speeds up and scales research while also providing end users with near instant predictions. This
一、pb模型的保存1、MTCNN人脸检测算法中官网训练好的参数保存在三个文件名称分别为：det1.npy、det2.npy、det3.npy的后缀名为 .npy文件中（.npy文件也是一种以二进制保存的文件），将.npy文件转换为 .pb 模型文件的方法通过以下代码实现：import tensorflow as tf
import detect_face
import os
from tensor
一，第一步，训练保存模型
贴自己源代码太复杂，贴个简化版，表明主要意思就行，别人做的东西不可能和你的完全一样，需要在理解别人意思的基础上，对自己的代码加以更改。
注意看下面代码中的注释！
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util
p
