以下内容主要是针对遇上tensorflow如何使用 tf.train.saver()保存模型等问题，我们该怎么处理呢。下面这篇文章将为你提供一个解决思路，希望能帮你解决到相关问题。
介绍：
TensorFlow是一个开放源代码软件库，用于进行各种感知和推理任务的机器学习和深度学习应用程序，TensorFlow具有非常强大的功能，在模型训练中，我们通常需要将训练出来的模型保存下来，因为训练一个模型可能需要很长时间，在下一次使用时，如果不将模型保存下来，就需要重新进行训练，浪费时间和计算资源，这时候我们可以使用 TensorFlow 提供的保存模型的 API 函数 tf.train.Saver() 保存训练出来的模型,下面将介绍如何使用 TensorFlow tf.train.Saver()。
步骤：
1. 建立Session
# 定义默认Session
sess = tf.Session()
2. 建立Saver
# 初始化Saver
saver = tf.train.Saver()
3. 训练模型并保存
# 训练模型
...
# 保存模型
model_path = "./model/model.ckpt"
save_path = saver.save(sess, model_path)
print("Model Saved")
4. 加载模型
# 加载模型
model_path = "./model/model.ckpt"
saver.restore(sess, model_path)
print("Model Restored")
分析：
tf.train.Saver() 是 TensorFlow 中用于保存和恢复训练模型的 API 函数，使用 tf.train.Saver() 函数需要先建立一个 Saver 对象，然后再在训练过程中调用 Saver 对象的 save() 函数保存训练模型，保存章节需要提供一个文件名，在下一次恢复模型时需要使用这个文件名，经测试 save() 函数能够自动保存所有的模型参数。
在下一次使用模型时，我们需要使用 tf.train.Saver() 对象的 restore() 函数恢复模型，需要提供文件名和 TensorFlow Session 对象，在恢复训练模型时注意模型的参数必须与前次保存时的参数相同
总结：tf.train.Saver() 函数是 TensorFlow 中非常常用的保存和恢复训练模型的 API 函数，使用该函数可以省去模型训练的时间和计算资源，方便我们进行模型调整和使用。
总结
以上就是为你整理的tensorflow如何使用 tf.train.saver()保存模型全部内容，希望文章能够帮你解决相关问题，更多请关注本站相关栏目的其它相关文章！