今天和大家分享一下用TensorFlow的saver存取训练好的模型那点事。

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1. 用saver存取变量；
2. 用saver存取指定变量。

用saver存取变量。

话不多说，先上代码

# coding=utf-8
import os        
import tensorflow as tf
import numpy
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' #有些指令集没有装，加这个不显示那些警告
w = tf.Variable([[1,2,3],[2,3,4],[6,7,8]],dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([[4,5,6]],dtype=tf.float32,)
s = tf.Variable([[2, 5],[5, 6]], dtype=tf.float32)
init = tf.global_variables_initializer()
saver =tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
 sess.run(init)
 save_path = saver.save(sess, "save_net.ckpt")#路径可以自己定
 print("save to path:",save_path)

本文名称：TensorFlowsaver指定变量的存取-创新互联
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