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。

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。

使用tf.train.Saver保存模型。记住，如果想要减小模型大小，就需要指定var_list。val_list可以是:

特遣部队。trainable_variables或 tf.global_variables。

如第6255期所述:

use '**./**model_name.ckpt'
saver.restore(sess,'./my_model_final.ckpt')

而不是

saver.restore('my_model_final.ckpt')

在TensorFlow 0.11.0RC1版本中，你可以通过调用tf.train直接保存和恢复你的模型。Export_meta_graph和tf.train。根据https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph的Import_meta_graph。

保存模型

w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[10]), name='w1')
w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[20]), name='w2')
tf.add_to_collection('vars', w1)
tf.add_to_collection('vars', w2)
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.save(sess, 'my-model')
# `save` method will call `export_meta_graph` implicitly.
# you will get saved graph files:my-model.meta

恢复模型

sess = tf.Session()
new_saver = tf.train.import_meta_graph('my-model.meta')
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
all_vars = tf.get_collection('vars')
for v in all_vars:
    v_ = sess.run(v)
    print(v_)

您可以保存网络中的变量使用

saver = tf.train.Saver() 
saver.save(sess, 'path of save/fileName.ckpt')

要恢复网络以供以后或在另一个脚本中重用，请使用:

saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('path of save/')
sess.run(....) 

重要的几点:

第一次运行和以后运行之间的Sess必须相同(一致的结构)。 储蓄者。还原需要保存文件的文件夹路径，而不是单个文件路径。