本篇内容主要讲解“TensorFLow怎么用Saver保存和恢复变量”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“TensorFLow怎么用Saver保存和恢复变量”吧!

创新互联专注于企业成都营销网站建设、网站重做改版、九台网站定制设计、自适应品牌网站建设、H5高端网站建设、商城网站开发、集团公司官网建设、成都外贸网站建设、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务，价格优惠性价比高，为九台等各大城市提供网站开发制作服务。

建立文件tensor_save.py, 保存变量v1,v2的tensor到checkpoint files中，名称分别设置为v3,v4。

import tensorflow as tf

# Create some variables.
v1 = tf.Variable(3, name="v1")
v2 = tf.Variable(4, name="v2")

# Create model
y=tf.add(v1,v2)

# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.initialize_all_variables()

# Add ops to save and restore all the variables.
saver = tf.train.Saver({'v3':v1,'v4':v2})

# Later, launch the model, initialize the variables, do some work, save the
# variables to disk.
with tf.Session() as sess:
 sess.run(init_op)
 print("v1 = ", v1.eval())
 print("v2 = ", v2.eval())
 # Save the variables to disk.
 save_path = saver.save(sess, "f:/tmp/model.ckpt")
 print ("Model saved in file: ", save_path)

建立文件tensor_restror.py, 将checkpoint files中名称分别为v3,v4的tensor分别恢复到变量v3,v4中。

import tensorflow as tf

# Create some variables.
v3 = tf.Variable(0, name="v3")
v4 = tf.Variable(0, name="v4")

# Create model
y=tf.mul(v3,v4)

# Add ops to save and restore all the variables.
saver = tf.train.Saver()

# Later, launch the model, use the saver to restore variables from disk, and
# do some work with the model.
with tf.Session() as sess:
 # Restore variables from disk.
 saver.restore(sess, "f:/tmp/model.ckpt")
 print ("Model restored.")
 print ("v3 = ", v3.eval())
 print ("v4 = ", v4.eval())
 print ("y = ",sess.run(y))

到此，相信大家对“TensorFLow怎么用Saver保存和恢复变量”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联成都网站设计公司网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

新闻标题：TensorFLow怎么用Saver保存和恢复变量-创新互联
网站网址：http://ybzwz.com/article/doscjj.html