无论你想把模型保存在哪里，

self.saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            ...
            self.saver.save(sess, filename)

确保你所有的任务。变量有名称，因为您可能希望稍后使用它们的名称来恢复它们。 在你想预测的地方，

saver = tf.train.import_meta_graph(filename)
name = 'name given when you saved the file' 
with tf.Session() as sess:
      saver.restore(sess, name)
      print(sess.run('W1:0')) #example to retrieve by variable name

确保该保护程序在相应的会话中运行。 请记住，如果使用tf.train.latest_checkpoint('./')，那么将只使用最新的检查点。

模型有两个部分，模型定义，由Supervisor保存为图。模型目录中的PBTXT和张量的数值，保存到检查点文件，如model.ckpt-1003418。

可以使用tf恢复模型定义。import_graph_def，并且使用Saver恢复权重。

然而，Saver使用特殊的集合保存附加到模型Graph的变量列表，并且这个集合没有使用import_graph_def初始化，所以您目前不能同时使用这两者(这在我们的路线图中进行修复)。现在，您必须使用Ryan Sepassi的方法——手动构造具有相同节点名称的图，并使用Saver将权重加载到其中。

(或者，您可以通过使用import_graph_def，手动创建变量和使用tf.add_to_collection(tf.GraphKeys. collection)来破解它。变量，变量)为每个变量，然后使用Saver)

如果您使用tf.train.MonitoredTrainingSession作为默认会话，则不需要添加额外的代码来执行保存/恢复操作。只需将检查点目录名称传递给MonitoredTrainingSession的构造函数，它将使用会话挂钩来处理这些。

最简单的方法是使用keras api，在线保存模型和一行加载模型

from keras.models import load_model

my_model.save('my_model.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'

del my_model  # deletes the existing model


my_model = load_model('my_model.h5') # returns a compiled model identical to the previous one

在@Vishnuvardhan Janapati的回答之后，这里是另一种在TensorFlow 2.0.0下保存和重载自定义层/度量/损失模型的方法

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer
from tensorflow.keras.utils.generic_utils import get_custom_objects

# custom loss (for example)  
def custom_loss(y_true,y_pred):
  return tf.reduce_mean(y_true - y_pred)
get_custom_objects().update({'custom_loss': custom_loss}) 

# custom loss (for example) 
class CustomLayer(Layer):
  def __init__(self, ...):
      ...
  # define custom layer and all necessary custom operations inside custom layer

get_custom_objects().update({'CustomLayer': CustomLayer})  

通过这种方式，一旦您执行了这些代码，并使用tf.keras.models保存了您的模型。Save_model或model。save或ModelCheckpoint回调，您可以重新加载您的模型，而不需要精确的自定义对象，就像这样简单

new_model = tf.keras.models.load_model("./model.h5"})

我在版本:

tensorflow (1.13.1)
tensorflow-gpu (1.13.1)

简单的方法是

拯救策略:

model.save("model.h5")

恢复:

model = tf.keras.models.load_model("model.h5")