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_)

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)

正如Yaroslav所说，您可以通过导入图、手动创建变量，然后使用Saver来从graph_def和检查点进行恢复。

我实现这个是为了我个人使用，所以我想在这里分享一下代码。

链接:https://gist.github.com/nikitakit/6ef3b72be67b86cb7868

(当然，这是一种hack，并且不能保证以这种方式保存的模型在TensorFlow的未来版本中仍然是可读的。)

你也可以在TensorFlow/skflow中查看例子，它提供了保存和恢复方法，可以帮助你轻松地管理模型。它具有一些参数，您还可以控制备份模型的频率。

下面是我对这两种基本情况的简单解决方案，这两种情况的不同之处在于您是想从文件加载图形还是在运行时构建它。

这个答案适用于Tensorflow 0.12+(包括1.0)。

在代码中重建图形

储蓄

graph = ... # build the graph
saver = tf.train.Saver()  # create the saver after the graph
with ... as sess:  # your session object
    saver.save(sess, 'my-model')

加载

graph = ... # build the graph
saver = tf.train.Saver()  # create the saver after the graph
with ... as sess:  # your session object
    saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
    # now you can use the graph, continue training or whatever

还从文件中加载图形

当使用这种技术时，确保所有的层/变量都显式地设置了唯一的名称。否则Tensorflow将使名称本身是唯一的，因此它们将不同于存储在文件中的名称。在前一种技术中，这不是问题，因为名称在加载和保存时都以相同的方式“损坏”。

储蓄

graph = ... # build the graph

for op in [ ... ]:  # operators you want to use after restoring the model
    tf.add_to_collection('ops_to_restore', op)

saver = tf.train.Saver()  # create the saver after the graph
with ... as sess:  # your session object
    saver.save(sess, 'my-model')

加载

with ... as sess:  # your session object
    saver = tf.train.import_meta_graph('my-model.meta')
    saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
    ops = tf.get_collection('ops_to_restore')  # here are your operators in the same order in which you saved them to the collection

这里所有的答案都很棒，但我想补充两点。

首先，详细说明@user7505159的答案，“。添加到要恢复的文件名的开头可能很重要。

例如，您可以保存没有“的图形。/"在文件名中如下所示:

# Some graph defined up here with specific names

saver = tf.train.Saver()
save_file = 'model.ckpt'

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver.save(sess, save_file)

但是为了恢复图形，您可能需要在前面加上一个"。/"到file_name:

# Same graph defined up here

saver = tf.train.Saver()
save_file = './' + 'model.ckpt' # String addition used for emphasis

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver.restore(sess, save_file)

你并不总是需要“。/”，但是它会根据你的环境和TensorFlow版本而导致问题。

它还想提到sess.run(tf.global_variables_initializer())在恢复会话之前可能很重要。

如果在尝试恢复保存的会话时收到关于未初始化变量的错误，请确保在保存程序之前包含sess.run(tf.global_variables_initializer())。恢复(sess, save_file)行。这样你就不用头疼了。