tensorflow模型导入

我们主要使用restore函数来恢复网络的参数：

'''
with tf.Session() as sess:

  saver = tf.train.import_meta_graph('my-model-1000.meta')#加载图

  saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))#给图恢复所有的参数
'''

在这之后，像w1和w2的tensor的值已经被恢复，并且可以获取到：

with tf.Session() as sess:   

    saver = tf.train.import_meta_graph('my-1000.meta')

    saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))

    print(sess.run('w1:0'))