模型保存方法
tf.train.Saver()
tf.train.write_graph
Tensorflow 官方代码
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py
总共有11个参数，一个个介绍下(必选： 表示必须有值；可选： 表示可以为空)：
1、input_graph：（必选）模型文件，可以是二进制的pb文件，或文本的meta文件，用input_binary来指定区分（见下面说明）
2、input_saver：（可选）Saver解析器。保存模型和权限时，Saver也可以自身序列化保存，以便在加载时应用合适的版本。主要用于版本不兼容时使用。可以为空，为空时用当前版本的Saver。
3、input_binary：（可选）配合input_graph用，为true时，input_graph为二进制，为false时，input_graph为文件。默认False
4、input_checkpoint：（必选）检查点数据文件。训练时，给Saver用于保存权重、偏置等变量值。这时用于模型恢复变量值。
5、output_node_names：（必选）输出节点的名字，有多个时用逗号分开。用于指定输出节点，将没有在输出线上的其它节点剔除。
6、restore_op_name：（可选）从模型恢复节点的名字。升级版中已弃用。默认：save/restore_all
7、filename_tensor_name：（可选）已弃用。默认：save/Const:0
8、output_graph：（必选）用来保存整合后的模型输出文件。
9、clear_devices：（可选），默认True。指定是否清除训练时节点指定的运算设备（如cpu、gpu、tpu。cpu是默认）
10、initializer_nodes：（可选）默认空。权限加载后，可通过此参数来指定需要初始化的节点，用逗号分隔多个节点名字。
11、variable_names_blacklist：（可先）默认空。变量黑名单，用于指定不用恢复值的变量，用逗号分隔多个变量名字。
用法：
例：python tensorflow/python/tools/free_graph.py \
--input_graph=some_graph_def.pb \ 注意：这里的pb文件是用tf.train.write_graph方法保存的
--input_checkpoint=model.ckpt.1001 \ 注意：这里若是r12以上的版本，只需给.data-00000....前面的文件名，如：model.ckpt.1001.data-00000-of-00001，只需写model.ckpt.1001
--output_graph=/tmp/frozen_graph.pb
--output_node_names=softmax
另外，如果模型文件是.meta格式的，也就是说用saver.Save方法和checkpoint一起生成的元模型文件，free_graph.py不适用，但可以改造下：
1、copy free_graph.py为free_graph_meta.py
2、修改free_graph.py，导入meta_graph：from tensorflow.python.framework import meta_graph
3、将91行到97行换成：input_graph_def = meta_graph.read_meta_graph_file(input_graph).graph_def
这样改即可加载meta文件