如果它是一个内部保存的模型，您只需为所有变量指定一个恢复器为

restorer = tf.train.Saver(tf.all_variables())

并使用它来恢复当前会话中的变量:

restorer.restore(self._sess, model_file)

对于外部模型，您需要指定从它的变量名到您的变量名的映射。您可以使用该命令查看模型变量名

python /path/to/tensorflow/tensorflow/python/tools/inspect_checkpoint.py --file_name=/path/to/pretrained_model/model.ckpt

inspect_checkpoint.py脚本可以在`。tensorflow源码的/tensorflow/python/tools文件夹。

为了指定映射，你可以使用我的Tensorflow-Worklab，它包含一组类和脚本来训练和再训练不同的模型。它包括一个再训练ResNet模型的例子，位于这里

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

对于TensorFlow版本< 0.11.0RC1:

保存的检查点包含模型中的变量值，而不是模型/图本身，这意味着当您恢复检查点时，图应该是相同的。

这里有一个线性回归的例子，其中有一个训练循环，保存变量检查点，还有一个评估部分，将恢复之前运行中保存的变量并计算预测。当然，如果你愿意，你也可以恢复变量并继续训练。

x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)

w = tf.Variable(tf.zeros([1, 1], dtype=tf.float32))
b = tf.Variable(tf.ones([1, 1], dtype=tf.float32))
y_hat = tf.add(b, tf.matmul(x, w))

...more setup for optimization and what not...

saver = tf.train.Saver()  # defaults to saving all variables - in this case w and b

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    if FLAGS.train:
        for i in xrange(FLAGS.training_steps):
            ...training loop...
            if (i + 1) % FLAGS.checkpoint_steps == 0:
                saver.save(sess, FLAGS.checkpoint_dir + 'model.ckpt',
                           global_step=i+1)
    else:
        # Here's where you're restoring the variables w and b.
        # Note that the graph is exactly as it was when the variables were
        # saved in a prior training run.
        ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir)
        if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
            saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
        else:
            ...no checkpoint found...

        # Now you can run the model to get predictions
        batch_x = ...load some data...
        predictions = sess.run(y_hat, feed_dict={x: batch_x})

下面是变量文档，涵盖了保存和恢复。这是保存程序的文档。

Tensorflow 2.6:它现在变得更简单了，你可以用两种格式保存模型

Saved_model (tf服务兼容) H5或HDF5

以两种格式保存模型:

 from tensorflow.keras import Model
 inputs = tf.keras.Input(shape=(224,224,3))
 y = tf.keras.layers.Conv2D(24, 3, activation='relu', input_shape=input_shape[1:])(inputs)
 outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)(y)
 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
 model.save("saved_model/my_model") #To Save in Saved_model format
 model.save("my_model.h5") #To save model in H5 or HDF5 format

以两种格式加载模型

import tensorflow as tf
h5_model = tf.keras.models.load_model("my_model.h5") # loading model in h5 format
h5_model.summary()
saved_m = tf.keras.models.load_model("saved_model/my_model") #loading model in saved_model format
saved_m.summary()

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。

在新版本的tensorflow 2.0中，保存/加载模型的过程要容易得多。因为Keras API的实现，一个TensorFlow的高级API。

保存一个模型: 请查阅相关文档以作参考: https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/keras/models/save_model

tf.keras.models.save_model(model_name, filepath, save_format)

加载一个模型:

https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/keras/models/load_model

model = tf.keras.models.load_model(filepath)