TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的模型保存和加载函数

TensorFlow提供了一些用于模型保存和加载的函数，这些函数包含在tensorflow.contrib.layers.python.layers.layers模块中。下面是一些常用的模型保存和加载函数，并附带使用例子。

1. tf.contrib.layers.python.layers.layers.model_variable: 该函数用于创建模型变量。使用该函数创建的变量可以被模型保存和加载。

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.layers.python.layers import layers

# 创建一个模型变量
weights = layers.model_variable('weights', shape=[10, 10], dtype=tf.float32)

# 使用模型变量进行计算
output = tf.matmul(inputs, weights)

# 保存模型变量
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver.save(sess, 'model.ckpt')

2. tf.contrib.layers.python.layers.layers.assign_from_checkpoint_fn: 该函数用于加载模型变量的值。可以使用预训练好的模型参数来初始化模型。

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.layers.python.layers import layers

# 创建一个模型变量
weights = layers.model_variable('weights', shape=[10, 10], dtype=tf.float32)

# 将模型变量的值从预训练模型加载
saver = tf.train.Saver()
assign_fn = layers.assign_from_checkpoint_fn('pretrained_model.ckpt', ['weights'])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    assign_fn(sess)
    print(sess.run(weights))

3. tf.contrib.layers.python.layers.layers.model_variable_initializer: 该函数用于初始化模型变量，并生成用于恢复模型的操作。

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.layers.python.layers import layers

# 创建一个模型变量
weights = layers.model_variable('weights', shape=[10, 10], dtype=tf.float32)

# 初始化模型变量
initializer = layers.model_variable_initializer(weights)
init_op = initializer.op

# 使用init_op恢复模型
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    saver.save(sess, 'model.ckpt')

总结：

在tensorflow.contrib.layers.python.layers.layers模块中，我们可以使用model_variable函数创建模型变量，使用assign_from_checkpoint_fn函数加载模型变量的值，使用model_variable_initializer函数初始化模型变量，并生成用于恢复模型的操作。这些函数可以方便地保存和加载模型。