tf.train.saver()模型的保存与恢复
模型的保存
将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试，这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。
模型保存，先要创建一个Saver对象：如
saver=tf.train.Saver()
在创建这个Saver对象的时候，有一个参数我们经常会用到，就是 max_to_keep 参数，这个是用来设置保存模型的个数，默认为5，即 max_to_keep=5，保存最近的5个模型。如果你想每训练一代（epoch)就想保存一次模型，则可以将 max_to_keep设置为None或者0，如：
saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0)
但是这样做除了多占用硬盘，并没有实际多大的用处，因此不推荐。
当然，如果你只想保存最后一代的模型，则只需要将max_to_keep设置为1即可，即
saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1)
创建完saver对象后，就可以保存训练好的模型了，如：
saver.save(sess,'ckpt/mnist.ckpt',global_step=epoch)
- 第一个参数sess,这个就不用说了。
- 第二个参数设定保存的路径和名字，
- 第三个参数将训练的次数作为后缀加入到模型名字中，第三个参数一般使用epoch而不是使用global step。
在实验中，最后一代可能并不是验证精度最高的一代，因此我们并不想默认保存最后一代，而是想保存验证精度最高的一代，则加个中间变量和判断语句就可以了。
saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1)
max_acc=0
for i in range(100):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
val_loss,val_acc=sess.run([loss,acc], feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
print('epoch:%d, val_loss:%f, val_acc:%f'%(i,val_loss,val_acc))
if val_acc>max_acc:
max_acc=val_acc
saver.save(sess,'ckpt/mnist.ckpt',global_step=i+1)
sess.close()
模型的恢复
模型的恢复用的是restore()函数，它需要两个参数restore(sess, save_path)，
- save_path指的是保存的模型路径。
我们可以使用tf.train.latest_checkpoint()来自动获取最后一次保存的模型。如：
model_file=tf.train.latest_checkpoint('ckpt/')
saver.restore(sess,model_file)
转载自：https://www.cnblogs.com/denny402/p/6940134.html