TensorFlow.contrib.framework中的模型保存与加载方法

TensorFlow.contrib.framework中的模型保存与加载提供了一种方便的方法来保存和加载模型的变量。该功能可以在模型训练过程中定期保存训练的参数，以便在需要时恢复模型的状态，或者在之后继续训练模型。

下面以一个简单的线性回归模型为例，演示TensorFlow.contrib.framework中模型保存与加载方法的使用。

首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.framework import assign_from_checkpoint_fn, save_checkpoint, load_checkpoint

接下来，定义线性回归的模型：

def linear_regression(inputs):
    W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight')
    b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias')
    outputs = tf.add(tf.multiply(inputs, W), b)
    return outputs

在训练模型的过程中，我们可以定期保存模型的参数到checkpoint文件中。在每次迭代结束后，使用以下代码保存模型：

checkpoint_path = '/path/to/save/checkpoint'

with tf.Session() as sess:
    # ... 训练模型的代码 ...
    
    # 保存模型
    save_checkpoint(checkpoint_path)

这将在指定的路径保存模型的参数。

如果需要在后续使用时加载模型的参数，可以使用以下代码：

checkpoint_path = '/path/to/load/checkpoint'

with tf.Session() as sess:
    # 定义模型
    inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])
    outputs = linear_regression(inputs)
    
    # 加载模型的参数
    load_fn = assign_from_checkpoint_fn(checkpoint_path)
    load_fn(sess)
    
    # 使用加载的模型进行推理或继续训练
    # ...

这将根据checkpoint文件中保存的参数值为模型的变量赋值。

需要注意的是，在加载模型参数之前，需要先定义模型的结构。在以上示例中，我们在加载模型参数代码之前使用了linear_regression函数定义了模型的结构。

通过这种方式，我们可以方便地保存和加载模型的参数，以在需要时恢复模型的状态、进行推理或继续训练模型。

总结：TensorFlow.contrib.framework中提供了方便的模型保存与加载方法。在训练过程中，可以使用save_checkpoint函数保存模型的参数到checkpoint文件中；在需要加载模型时，可以使用assign_from_checkpoint_fn函数加载checkpoint文件中的参数，并为模型变量赋值。这种方式可以方便地保存和加载模型的参数，以在需要时恢复模型的状态、进行推理或继续训练模型。