Tensorflow模型保存和读取tf.train.Saver
目标：训练网络后想保存训练好的模型，以及在程序中读取以保存的训练好的模型。
首先，保存和恢复都需要实例化一个 tf.train.Saver。
saver = tf.train.Saver()
然后，在训练循环中，定期调用 saver.save() 方法，向文件夹中写入包含了当前模型中所有可训练变量的 checkpoint 文件。
saver.save(sess, save_path, global_step=step)
之后，就可以使用 saver.restore() 方法，重载模型的参数，继续训练或用于测试数据。
saver.restore(sess, save_path)
模型的恢复用的是restore()函数，它需要两个参数restore(sess, save_path)，save_path指的是保存的模型路径。我们可以使用tf.train.latest_checkpoint（）来自动获取最后一次保存的模型。如：
model_file=tf.train.latest_checkpoint('ckpt/')
saver.restore(sess,model_file)一次 saver.save() 后可以在文件夹中看到新增的四个文件，
实际上每调用一次保存操作会创建后3个数据文件并创建一个检查点（checkpoint）文件，简单理解就是权重等参数被保存到 .ckpt.data 文件中，以字典的形式；图和元数据被保存到 .ckpt.meta 文件中，可以被 tf.train.import_meta_graph 加载到当前默认的图。
saver.restore()时填的文件名，因为在saver.save的时候，每个checkpoint会保存三个文件，如 my-model-10000.meta, my-model-10000.index, my-model-10000.data-00000-of-00001
在import_meta_graph时填的就是meta文件名，我们知道权值都保存在my-model-10000.data-00000-of-00001这个文件中，但是如果在restore方法中填这个文件名，就会报错，应该填的是前缀，这个前缀可以使用tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)这个方法获取。
下面代码是简单的保存和读取模型：（不包括加载图数据）
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
#用numpy产生数据
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] #转置
noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data)-0.5+noise
#输入层
x_ph = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
y_ph = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
#隐藏层
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,10]))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([1,10])+0.1)
wx_plus_b1 = tf.matmul(x_ph, w1) + b1
hidden = tf.nn.relu(wx_plus_b1)
#输出层
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([10,1]))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([1,1])+0.1)
wx_plus_b2 = tf.matmul(hidden, w2) + b2
y = wx_plus_b2
#损失
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(y_ph-y),reduction_indices=[1]))
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
#保存模型对象saver
saver = tf.train.Saver()
#判断模型保存路径是否存在，不存在就创建
if not os.path.exists('tmp/'):
os.mkdir('tmp/')
#初始化
with tf.Session() as sess:
if os.path.exists('tmp/checkpoint'): #判断模型是否存在
saver.restore(sess, 'tmp/model.ckpt') #存在就从模型中恢复变量
else:
init = tf.global_variables_initializer() #不存在就初始化变量
sess.run(init)
for i in range(1000):
_,loss_value = sess.run([train_op,loss], feed_dict={x_ph:x_data, y_ph:y_data})
if(i%50==0):
save_path = saver.save(sess, 'tmp/model.ckpt')
print("迭代次数：%d , 训练损失：%s"%(i, loss_value))注：
- saver 的操作必须在 sess 建立后进行。
- model.ckpt 必须存在给定文件夹中，‘tmp/model.ckpt’ 这里至少要有一层文件夹，否则无法保存。
- 恢复模型时同保存时一样，是 ‘tmp/model.ckpt’，和那3个文件名都不一样。
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