模型的存儲(chǔ)與加載
TensorFlow 的 API 提供了以下兩種方式來(lái)存儲(chǔ)和加載模型：
- 生成檢查點(diǎn)文件（checkpoint file）权埠，擴(kuò)展名一般為.ckpt宣蠕，通過(guò)在 tf.train.Saver 對(duì)象上調(diào)用 Saver.save()生成。它包含權(quán)重和其他在程序中定義的變量砰嘁，不包含圖結(jié)構(gòu)绊含。如果需要在另一個(gè)程序中使用，需要重新創(chuàng)建圖形結(jié)構(gòu)蒋搜，并告訴 TensorFlow 如何處理這些權(quán)重。因此被稱為模型存儲(chǔ)判莉。
- 生成圖協(xié)議文件（graph proto file）豆挽，這是一個(gè)二進(jìn)制文件，擴(kuò)展名一般為.pb券盅，用tf.train.write_graph()保存帮哈，只包含圖形結(jié)構(gòu)，不包含權(quán)重锰镀，然后使用 tf.import_graph_def()來(lái)加載圖形娘侍。因此被稱為圖存儲(chǔ)咖刃。
模型存儲(chǔ)和加載 (.ckpt文件)
這里書上提供了一段代碼，但是第一句還沒(méi)有跑通憾筏。準(zhǔn)備看完這章的內(nèi)容之后再回過(guò)來(lái)看這一段的內(nèi)容嚎杨。
