tensorflow手写体保存模型

要保存一个TensorFlow模型，可以使用Saver对象。Saver对象允许将模型的变量保存到磁盘，并在需要时从磁盘恢复它们。

以下是一个保存手写数字识别模型的示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 训练模型
# ...

# 保存模型
saver = tf.train.Saver()
save_path = saver.save(sess, "model.ckpt")
print("Model saved in file: %s" % save_path)

在这个例子中，我们首先定义了一个简单的手写数字识别模型，并在数据上进行了训练。然后，我们创建了一个Saver对象，并使用它来保存模型。我们将模型保存到名为“model.ckpt”的文件中。

要在另一个程序中加载模型，请使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 加载模型
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, "model.ckpt")
print("Model restored.")

# 使用模型进行推理
# ...

在这个例子中，我们使用与保存模型相同的代码定义了模型。然后，我们创建了一个Saver对象，并使用它来恢复模型。我们将模型从名为“model.ckpt”的文件中恢复。一旦模型被恢复，我们可以使用它进行推理。