解决tensorflow模型参数保存和加载的问题

TensorFlow是一个开源的AI平台，它的核心是计算图和张量。TensorFlow提供了很多用于构建神经网络模型的API，可以在训练完模型之后，将模型参数保存到文件中，以便以后重复使用。本文将介绍如何在TensorFlow中保存和加载模型参数。

一、保存模型参数

在TensorFlow中，可以使用Saver对象保存模型参数。Saver对象是一个操作对象，可以用来保存和还原TensorFlow计算图中所有可训练变量的值。

将模型参数保存到文件中，需要使用Saver对象的save()方法，该方法定义如下：

saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True,

           write_state=True)

其中，sess是一个会话对象，它用于运行TensorFlow计算图，save_path是保存模型参数的文件路径，如果指定了global_step参数，那么文件名就会带上global_step的值，用于标记保存的模型参数的不同版本。

例如：

saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5)

...

saver.save(sess, './model', global_step=10)

上述代码中，max_to_keep参数指定最多保存5个版本的模型，保存的模型文件名类似于“./model-10”。

二、加载模型参数

在TensorFlow中，使用Saver对象也可以从文件中加载模型参数，以便重新使用已经训练好的模型。加载模型参数需要使用Saver对象的restore()方法，该方法定义如下：

saver.restore(sess, save_path)

其中，sess是一个会话对象，save_path是已经保存模型参数的文件路径。

例如：

saver = tf.train.Saver()

...

saver.restore(sess, './model-10')

上述代码中，将载入“./model-10”文件中保存的模型参数，以便重新使用已经训练好的模型。

三、总结

TensorFlow提供了Saver对象，可以方便地保存和加载模型参数。使用Saver对象的save()方法，可以将模型参数保存到文件中；使用restore()方法，可以从文件中加载模型参数，以便重新使用已经训练好的模型。需要注意的是，在加载模型参数时，要求TensorFlow计算图的结构要和保存模型参数时一样，否则会出现错误。