tensorflow模型持久化之tf.train.saver

Tensorflow 提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络的模型，这个API就是tf.train.saver类，本篇以前面的MNIST模型为例，代码如下所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)

#每个批次100张照片
batch_size = 100
#计算一共有多少个批次
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size

#定义两个placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])

#创建一个简单的神经网络，输入层784个神经元，输出层10个神经元
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)

#二次代价函数
# loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
#使用梯度下降法
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)

#初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

#结果存放在一个布尔型列表中
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#argmax返回一维张量中最大的值所在的位置

#求准确率
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))

#声明tf.train.Saver类用于保护模型
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for epoch in range(11):
        for batch in range(n_batch):
            batch_xs,batch_ys =  mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})
        
        acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
        print("Iter " + str(epoch) + ",Testing Accuracy " + str(acc))
    #保存模型到'net/my_net.ckpt'文件夹
    saver.save(sess,'net/my_net.ckpt')

显示结果如下：



运行完代码后，在'net'文件夹下会产生如下文件：



如产生的文件夹所示，文件后缀为.ckpt.meta保存了tensorflow的计算图结构，后缀为.ckpt保存了程序中每个变量的值，checkpoint文件保存一个目录下所有的模型的列表。

tf.train.saver类就记录到这了，下一篇将讲解模型的加载。