1.TensorFlow的模型文件

--checkpoint_dir
  | |--checkpoint
  | |--MyModel.meta
  | |--MyModel.data-00000-of-00001
  | |--MyModel.index

2.meta文件

  该文件保存的是图结构,meta文件是pb格式,包含变量、结合、OP

3.ckpt文件

  二进制文件,存储了weights,biases,gradients等变量

4.checkpoint文件

  文本文件,该文件记录了保存的最新的checkpoint文件以及其他checkpoint文件列表,可以修改这个文件,制定使用哪个model

5.保存TensorFlow

  使用tf.train.Saver(),TensorFlow中变量都是存储在Session环境中,只有Session环境下才会存有变量值,因此保存模型时需要传入Session。

  saver=tf.train.Saver()

  saver.save(sess, './checkpoint_dir/myModel')

6.在实际训练中,我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据,但是由于图是不变的,没必要每次都去保存,可以通过如下方式指定不保存图

  saver.save(sess, './checkpoint_dir/MyModel', write_meta_graph=False)

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