saver.save如何使用？

saver.save是 TensorFlow 模型保存的方法，用于将训练好的模型保存到磁盘上。

具体使用方法如下：

1. 创建一个 tf.train.Saver 对象：saver = tf.train.Saver()

2. 在训练完成后，通过 saver.save() 方法保存模型：

saver.save(sess, save_path)

其中，sess 是当前 TensorFlow 会话对象， save_path 是模型保存的路径。

相关问题

如何调用saver.save保存下来的深度模型？

可以使用 TensorFlow 中的 `tf.train.import_meta_graph` 方法导入模型的 meta graph，然后使用 `tf.train.Saver` 类的 `restore` 方法将保存的变量值恢复到新的 `tf.Session` 中。具体实现方式如下：

import tensorflow as tf

# 定义需要保存的变量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y')
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='W')
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='b')
logits = tf.add(tf.matmul(x, W), b, name='logits')

# 定义 Saver
saver = tf.train.Saver()

# 创建 Session 并训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # ... 省略训练过程 ...

    # 保存模型
    saver.save(sess, './my_model.ckpt')

# 导入模型 meta graph
with tf.Session() as sess:
    saver = tf.train.import_meta_graph('./my_model.ckpt.meta')
    saver.restore(sess, './my_model.ckpt')

    # 获取模型中的变量
    graph = tf.get_default_graph()
    x = graph.get_tensor_by_name('x:0')
    y = graph.get_tensor_by_name('y:0')
    logits = graph.get_tensor_by_name('logits:0')

    # 在导入的模型上进行预测
    # ... 省略预测过程 ...

怎么用tf.train.Saver.save()方法保存模型

可以使用以下代码将模型保存到指定路径：

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 训练模型
    saver.save(sess, '/path/to/save/model')

其中，`tf.train.Saver()` 是创建一个 Saver 对象，用于保存和恢复 TensorFlow 模型。`sess.run(tf.global_variables_initializer())` 是用于对模型参数进行初始化。`saver.save(sess, '/path/to/save/model')` 是将模型保存到指定路径的代码。