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这篇文章主要讲解了tensorflow如何实现将ckpt转pb文件,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。
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保存模型时会产生多个文件,会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储。这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。
例如:下面的代码运行后,会在save目录下保存了四个文件:
import tensorflow as tf # 声明两个变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2") init_op = tf.global_variables_initializer() # 初始化全部变量 saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型 with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值一会读取之后对比 print("v2:", sess.run(v2)) saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt") # 将模型保存到save/model.ckpt文件 print("Model saved in file:", saver_path)