tensorflow调用保存好的模型

要调用保存好的 TensorFlow 模型，可以使用以下步骤：

1. 定义模型结构和训练过程。

2. 创建一个 `tf.train.Saver` 对象，用于保存和恢复模型。

3. 在训练结束后，调用 `saver.save()` 方法保存模型。

4. 在测试或预测过程中，使用 `tf.train.import_meta_graph()` 方法加载模型的图结构。

5. 创建一个 `tf.Session` 对象，并使用 `saver.restore()` 方法恢复模型的参数。

6. 在 `Session` 中执行模型的前向传播操作，获取预测结果。

以下是一个简单的示例代码，展示如何加载保存好的 TensorFlow 模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型结构和训练过程
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.matmul(x, w) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)

# 创建 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    # 恢复模型的图结构
    saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')

    # 加载模型的参数
    saver.restore(sess, 'model.ckpt')

    # 获取模型的输入和输出张量
    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('add:0')

    # 执行模型的前向传播操作
    predictions = tf.argmax(logits, axis=1)
    test_data = ...
    test_labels = ...
    feed_dict = {x: test_data, y: test_labels}
    results = sess.run(predictions, feed_dict=feed_dict)

在上述代码中，我们首先定义了一个简单的模型结构和训练过程，并使用 `tf.train.Saver` 对象保存了模型。在测试或预测过程中，我们使用 `tf.train.import_meta_graph()` 方法加载了模型的图结构，并使用 `saver.restore()` 方法恢复了模型的参数。然后，我们通过 `graph.get_tensor_by_name()` 方法获取了模型的输入和输出张量，并执行了模型的前向传播操作，获取了预测结果。