tensorflow1.0学习之模型的保存与恢复(Saver)

在深度学习中，模型的保存与恢复是常见的需求，可以用于训练过程中的断点续训、模型微调、模型共享等场景。TensorFlow提供了Saver类，可以方便地进行模型的保存与恢复。

Saver类的使用分为两个步骤：保存模型和恢复模型。

### 保存模型

Saver类的构造函数中有一个参数：max_to_keep，表示最多保存多少个模型文件。当模型比较大时，为了防止硬盘被撑爆，一般指定一个较小的值，比如3。

保存模型的方法是调用Saver类的save()函数，传入session和要保存的模型路径。模型路径由两个部分组成：文件夹路径和模型文件名。如下面代码所示：

saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3)
with tf.Session() as sess:
    # 其他代码
    saver.save(sess, "./model/model.ckpt")

上面的代码表示将模型文件保存在./model/文件夹中，文件名为model.ckpt。模型文件的扩展名为.ckpt，这是TensorFlow默认的模型文件扩展名。如果想要在文件名中加入epoch数等信息，可以手动定义文件名。

注意：保存模型时，通常只需保存模型参数（也称变量），不需要保存计算图。因为计算图可以从代码中重建，而模型参数是训练得到的结果。

### 恢复模型

恢复模型时，需要首先构建计算图，定义模型和损失函数等。然后再调用Saver类的restore()函数，传入session和模型路径。代码如下：

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "./model/model.ckpt")
    # 其他代码

上面的代码表示从./model/文件夹中读取模型文件model.ckpt，并将模型参数加载到当前session中。然后可以继续训练、测试或使用模型进行预测。

注意：恢复模型时，必须先构建计算图，并定义模型和损失函数等。因为模型参数保存的是变量的取值，如果没有指定变量名，则按照默认的变量名保存。

### Saver类的其他功能

除了保存模型和恢复模型外，Saver类还提供了其他一些功能：

- Saver类可以指定要保存的变量。如果不指定，则保存所有可训练的变量。

- Saver类可以指定要恢复的变量。如果不指定，则恢复所有可训练的变量。

- Saver类可以指定checkpoint文件名。如果不指定，则默认为_checkpoint。

综上所述，Saver类是TensorFlow模型保存和恢复的重要组件，使用起来非常方便。大家可以根据需要灵活使用，提高模型训练和应用的效率。