文章作者：Tyan
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本文主要是使用tensorfl保存神經網絡參數和加載神經網絡參數。

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_

import tensorflow as tf
import numpy as np


# 保存神經網絡參數
def save_para():
    # 定義權重參數
    W = tf.Variable([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype = tf.float32, name = 'weights')
    # 定義偏置參數
    b = tf.Variable([[1, 2, 3]], dtype = tf.float32, name = 'biases')
    # 參數初始化
    init = tf.global_variables_initializer()
    # 定義保存參數的saver
    saver = tf.train.Saver()

    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        # 保存session中的數據
        save_path = saver.save(sess, 'my_net/save_net.ckpt')
        # 輸出保存路徑
        print 'Save to path: ', save_path

# 恢復神經網絡參數
def restore_para():
    # 定義權重參數
    W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype = tf.float32, name = 'weights')
    # 定義偏置參數
    b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype = tf.float32, name = 'biases')
    # 定義提取參數的saver
    saver = tf.train.Saver()

    with tf.Session() as sess:
        # 加載文件中的參數數據，會根據name加載數據并保存到變量W和b中
        save_path = saver.restore(sess, 'my_net/save_net.ckpt')
        # 輸出保存路徑
        print 'Weights: ', sess.run(W)
        print 'biases:  ', sess.run(b)


# save_para()
restore_para()

執(zhí)行結果如下：

# save
Save to path:  my_net/save_net.ckpt


# restore
Weights:  [[ 1.  2.  3.]
 [ 4.  5.  6.]]
biases:   [[ 1.  2.  3.]]