TensorFlow保存和載入模型

首先定義一個tf.train.Saver類：

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

其中，max_to_keep參數設定只保存最後一個參數，默認值是5，即保存最後5個模型，若是設置成0，訓練過程當中的全部模型都會被保存。

模型訓練好之後，保存模型：

saver.save(sess, ckpt_dir + "/nn_model.ckpt", global_step=1)

其中，sess是Session，ckpt_dir + "/nn_model.ckpt"是保存的路徑和名稱，global_step是模型名稱的後綴名，因爲咱們只保存最後一個模型，因此能夠設置爲1，若是每個模型都想保存，能夠設置成訓練的epoch。

載入模型比較簡單：

saver.restore(sess, model_file)

其中，sess是Session，model_file是模型的路徑和名稱。