标签：指定 top icp run 结果 for循环 users normal 好的
Saver的作用是将我们训练好的模型的参数保存下来，以便下一次继续用于训练或测试；Restore的用法是将训练好的参数提取出来。
1.Saver类训练完后，是以checkpoints文件形式保存。提取的时候也是从checkpoints文件中恢复变量。Checkpoints文件是一个二进制文件，它把变量名映射到对应的tensor值 。
2.通过for循环，Saver类可以自动的生成checkpoint文件。这样我们就可以保存多个训练结果。例如，我们可以保存每一步训练的结果。但是为了避免填满整个磁盘，Saver可以自动的管理Checkpoints文件。例如，我们可以指定保存最近的N个Checkpoints文件。
应用实例：
#保存变量
import tensorflow as tf # 创建两个变量 v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v_1") v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v_2") # 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 with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() for step in range(5000): sess.run(init_op) if step % 1000 == 0:
saver.save(sess,basicpath+‘my-model‘, global_step=step) print("v1 = ", v1.eval()) print("v2 = ", v2.eval()) print_tensors_in_checkpoint_file(basicpath+"my-model-0", None, True) #通过这个方法，我们可以打印出保存了什么变量和值。
恢复变量：
saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: #tf.global_variables_initializer().run() module_file = tf.train.latest_checkpoint(‘C:/Users/defadiannao/Desktop/saver/‘) saver.restore(sess, module_file) #print("w1:", sess.run(v3)) #print("b1:", sess.run(v4)) print("w1:", sess.run(v1)) print("b1:", sess.run(v2))
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原文地址：http://www.cnblogs.com/he307070513/p/6878665.html
