在@Vishnuvardhan Janapati的回答之后，这里是另一种在TensorFlow 2.0.0下保存和重载自定义层/度量/损失模型的方法

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer
from tensorflow.keras.utils.generic_utils import get_custom_objects

# custom loss (for example)  
def custom_loss(y_true,y_pred):
  return tf.reduce_mean(y_true - y_pred)
get_custom_objects().update({'custom_loss': custom_loss}) 

# custom loss (for example) 
class CustomLayer(Layer):
  def __init__(self, ...):
      ...
  # define custom layer and all necessary custom operations inside custom layer

get_custom_objects().update({'CustomLayer': CustomLayer})  

通过这种方式，一旦您执行了这些代码，并使用tf.keras.models保存了您的模型。Save_model或model。save或ModelCheckpoint回调，您可以重新加载您的模型，而不需要精确的自定义对象，就像这样简单

new_model = tf.keras.models.load_model("./model.h5"})

如果它是一个内部保存的模型，您只需为所有变量指定一个恢复器为

restorer = tf.train.Saver(tf.all_variables())

并使用它来恢复当前会话中的变量:

restorer.restore(self._sess, model_file)

对于外部模型，您需要指定从它的变量名到您的变量名的映射。您可以使用该命令查看模型变量名

python /path/to/tensorflow/tensorflow/python/tools/inspect_checkpoint.py --file_name=/path/to/pretrained_model/model.ckpt

inspect_checkpoint.py脚本可以在`。tensorflow源码的/tensorflow/python/tools文件夹。

为了指定映射，你可以使用我的Tensorflow-Worklab，它包含一组类和脚本来训练和再训练不同的模型。它包括一个再训练ResNet模型的例子，位于这里

我在版本:

tensorflow (1.13.1)
tensorflow-gpu (1.13.1)

简单的方法是

拯救策略:

model.save("model.h5")

恢复:

model = tf.keras.models.load_model("model.h5")

对于TensorFlow版本< 0.11.0RC1:

保存的检查点包含模型中的变量值，而不是模型/图本身，这意味着当您恢复检查点时，图应该是相同的。

这里有一个线性回归的例子，其中有一个训练循环，保存变量检查点，还有一个评估部分，将恢复之前运行中保存的变量并计算预测。当然，如果你愿意，你也可以恢复变量并继续训练。

x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)

w = tf.Variable(tf.zeros([1, 1], dtype=tf.float32))
b = tf.Variable(tf.ones([1, 1], dtype=tf.float32))
y_hat = tf.add(b, tf.matmul(x, w))

...more setup for optimization and what not...

saver = tf.train.Saver()  # defaults to saving all variables - in this case w and b

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    if FLAGS.train:
        for i in xrange(FLAGS.training_steps):
            ...training loop...
            if (i + 1) % FLAGS.checkpoint_steps == 0:
                saver.save(sess, FLAGS.checkpoint_dir + 'model.ckpt',
                           global_step=i+1)
    else:
        # Here's where you're restoring the variables w and b.
        # Note that the graph is exactly as it was when the variables were
        # saved in a prior training run.
        ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir)
        if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
            saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
        else:
            ...no checkpoint found...

        # Now you can run the model to get predictions
        batch_x = ...load some data...
        predictions = sess.run(y_hat, feed_dict={x: batch_x})

下面是变量文档，涵盖了保存和恢复。这是保存程序的文档。

如果您使用tf.train.MonitoredTrainingSession作为默认会话，则不需要添加额外的代码来执行保存/恢复操作。只需将检查点目录名称传递给MonitoredTrainingSession的构造函数，它将使用会话挂钩来处理这些。

你可以使用Tensorflow中的saver对象来保存你训练过的模型。该对象提供保存和恢复模型的方法。

在TensorFlow中保存一个训练好的模型:

tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None,
                    meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True,
                    write_state=True, strip_default_attrs=False,
                    save_debug_info=False)

在TensorFlow中恢复已保存的模型:

tf.train.Saver.restore(sess, save_path, latest_filename=None,
                       meta_graph_suffix='meta', clear_devices=False,
                       import_scope=None)