saver 的保存與恢復

模型保存，先要創建一個Saver對象：saver=tf.train.Saver()，

max_to_keep 是用來設置保存模型的個數，默認為5，即保存最近的五個模型，saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0)

如果你只想保存最后一代的模型，則只需要將max_to_keep設置為1：saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1)

創建完saver對象后，就可以保存訓練好的模型了：saver.save(sess,'ckpt/mnist.ckpt',global_step=step)

模型的恢復用的是restore()函數，它需要兩個參數restore(sess, save_path)，save_path指的是保存的模型路徑。

model_file=tf.train.latest_checkpoint('ckpt/') 自動獲取最后一次保存的模型 

saver.restore(sess,model_file)

 

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