TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型-木庄网络博客

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这篇文章主要介绍了TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧

关于模型保存的一点心得

1	`saver` `=` `tf.train.Saver(max_to_keep=3)`

在定义 saver 的时候一般会定义最多保存模型的数量，一般来说，如果模型本身很大，我们需要考虑到硬盘大小。如果你需要在当前训练好的模型的基础上进行 fine-tune，那么尽可能多的保存模型，后继 fine-tune 不一定从最好的 ckpt 进行，因为有可能一下子就过拟合了。但是如果保存太多，硬盘也有压力呀。如果只想保留最好的模型，方法就是每次迭代到一定步数就在验证集上计算一次 accuracy 或者 f1 值，如果本次结果比上次好才保存新的模型，否则没必要保存。

如果你想用不同 epoch 保存下来的模型进行融合的话，3到5 个模型已经足够了，假设这各融合的模型成为 M，而最好的一个单模型称为 m_best, 这样融合的话对于M 确实可以比 m_best 更好。但是如果拿这个模型和其他结构的模型再做融合的话，M 的效果并没有 m_best 好，因为M 相当于做了平均操作，减少了该模型的“特性”。

但是又有一种新的融合方式，就是利用调整学习率来获取多个局部最优点，就是当 loss 降不下了，保存一个 ckpt，然后开大学习率继续寻找下一个局部最优点，然后用这些 ckpt 来做融合，还没试过，单模型肯定是有提高的，就是不知道还会不会出现上面再与其他模型融合就没提高的情况。

如何使用 tf.train.Saver() 来保存模型

之前一直出错，主要是因为坑爹的编码问题。所以要注意文件的路径绝对不不要出现什么中文呀。

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
 
# Create some variables.
v1 = tf.Variable([1.0, 2.3], name="v1")
v2 = tf.Variable(55.5, name="v2")
 
# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()
 
# Add ops to save and restore all the variables.
saver = tf.train.Saver()
 
ckpt_path = './ckpt/test-model.ckpt'
# Later, launch the model, initialize the variables, do some work, save the
# variables to disk.
sess.run(init_op)
save_path = saver.save(sess, ckpt_path, global_step=1)
print("Model saved in file: %s" % save_path)