学习：TensorFlow模型保存和提取方法

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一、TensorFlow模型保存和提取方法

1. 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，saver.save(sess,“Model/model.ckpt”)，实际在这个文件目录下会生成4个人文件：
   
   checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表，model.ckpt .meta 保存了TensorFlow 计算图的结构信息，model .ckpt保存每个变量的取值，此处文件名的写入方式会因不同参数的设置而不同，但加载restore时的文件路径名是以checkpoint文件中的“model_checkpoint_path”值决定的。

2. 加载这个已保存的TensorFlow模型的方法是saver.restore(sess,"./Model/model.ckpt")，加载模型的代码中也要定义TensorFlow计算图上的所有运算并声明一个tf.train.Saver类，不同的是加载模型时不需要进行变量的初始化，而是将变量的取值通过保存的模型加载进来，注意加载路径的写法。若不希望重复定义计算图上的运算，可直接加载已经持久化的图，saver =tf.train.import_meta_graph(“Model/model.ckpt.meta”)。

3. tf.train.Saver类也支持在保存和加载时给变量重命名，声明Saver类对象的时候使用一个字典dict重命名变量即可，{“已保存的变量的名称name”: 重命名变量名}，saver = tf.train.Saver({“v1”:u1, “v2”: u2})即原来名称name为v1的变量现在加载到变量u1（名称name为other-v1）中。