python 模型保存与调用,python使用tensorflow保存、加载和使用模型的方法

使用Tensorflow进行深度学习训练的时候，需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存，以便在此基础上继续训练或者使用。介绍这方面的博客有很多，我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍：

我对这篇文章进行了整理和汇总。

首先是模型的保存。直接上代码：

需要说明的有以下几点：

1. 创建saver的时候可以指明要存储的tensor，如果不指明，就会全部存下来。在这里也可以指明最大存储数量和checkpoint的记录时间。具体细节看英文博客。

2. saver.save()函数里面可以设定global_step和write_meta_graph，meta存储的是网络结构，只在开始运行程序的时候存储一次即可，后续可以通过设置write_meta_graph = False加以限制。

3. 这个程序执行结束后，会在程序目录下生成四个文件，分别是.meta(存储网络结构)、.data和.index(存储训练好的参数)、checkpoint(记录最新的模型)。

下面是如何加载已经保存的网络模型。这里有两种方法，第一种是saver.restore(sess, 'aaaa.ckpt')，这种方法的本质是读取全部参数，并加载到已经定义好的网络结构上，因此相当于给网络的weights和biases赋值并执行tf.global_variables_initializer()。这种方法的缺点是使用前必须重写网络结构，而且网络结构要和保存的参数完全对上。第二种就比较高端了，直接把网络结构加载进来(.meta)，上代码：

使用加载的模型，输入新数据，计算输出，还是直接上代码：

在已经加载的网络后继续加入新的网络层：

对加载的网络进行局部修改和处理(这个最麻烦，我还没搞太明白，后续会继续补充)：

有了这样的方法，无论是自行训练、加载模型继续训练、使用经典模型还是finetune经典模型抑或是加载网络跑前项，效果都是杠杠的。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：http://blog.csdn.net/LordofRobots/article/details/77719020