? ? 在使用tensorflow過程中，把模型保存下來稍后使用，是常見的需求。初步研究，各種資料混雜，讀者容易不知所云，這里介紹兩種方法。

本文方法在 TensorFlow 1.4 版本基礎(chǔ)上實(shí)驗(yàn)。

首先定義一個(gè)簡單的模型，分別采用兩種方法還原模型。

train.py

這個(gè)簡單的模型是 y = w + x. 其中 x 是輸入， y 是輸出， w采用了隨機(jī)一個(gè)權(quán)重。

輸出結(jié)果：

w [[-0.07159261 -0.33205539]]

y [[ 5.92840719? 6.66794443]]

現(xiàn)在可以看到，文件夾下多了4個(gè)文件：

1. 還原變量的角度

把W還原出來，然后可以自己定義 y = w + x

輸出結(jié)果?[[-0.07159261 -0.33205539]]，可見，這就是 w。

然后就可以利用 w ，重構(gòu)模型。

這個(gè)方法需要重新定義原模型中的 變量，加載模型后，重新定義的變量被保存的值賦值。

2. 還原圖的角度

如果不想重新定義變量，可以把圖還原，如下：

輸出結(jié)果：

w [[-0.07159261 -0.33205539]]

[[ 4.92840719? 5.66794443]]