tensorflow初探六之模型的存储和加载——《Tensorflow技术解析与实战学习》笔记

模型的存储与加载

TensorFlow 的 API 提供了以下两种方式来存储和加载模型：

1. 生成检查点文件（checkpoint file），扩展名一般为.ckpt，通过在 tf.train.Saver 对象上调用 Saver.save()生成。它包含权重和其他在程序中定义的变量，不包含图结构。如果需要在另一个程序中使用，需要重新创建图形结构，并告诉 TensorFlow 如何处理这些权重。因此被称为模型存储。
2. 生成图协议文件（graph proto file），这是一个二进制文件，扩展名一般为.pb，用tf.train.write_graph()保存，只包含图形结构，不包含权重，然后使用 tf.import_graph_def()来加载图形。因此被称为图存储。

模型存储和加载 (.ckpt文件)

这里书上提供了一段代码，但是第一句还没有跑通。准备看完这章的内容之后再回过来看这一段的内容。