为什么tensorflow train.Saver()保存初始变量值而不是修改后的值？

TensorFlow中的train.Saver()函数用于保存和恢复模型的变量。当我们调用train.Saver()保存模型时，它会保存当前会话中所有变量的初始值，而不是修改后的值。这是因为在训练过程中，我们通常会多次迭代地更新变量的值，而保存初始值可以让我们在需要时重新加载模型并从上次训练的状态继续训练。

保存初始变量值而不是修改后的值有以下几个优势：

1. 灵活性：保存初始变量值使得我们可以在任何时候恢复模型的初始状态，这对于调试和调整模型非常有用。如果我们保存的是修改后的值，那么每次重新加载模型时都会从上次训练的状态开始，无法回到初始状态。
2. 学习率调整：在训练过程中，我们通常会根据模型的性能调整学习率。如果我们保存的是修改后的值，那么每次重新加载模型时都会丢失之前的学习率调整信息，而保存初始变量值可以保留这些信息。
3. 预训练模型：有时候我们会使用预训练的模型作为初始模型进行微调。如果我们保存的是修改后的值，那么预训练模型的参数将会被覆盖，而保存初始变量值可以保留预训练模型的参数。

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