TensorFlow:如何保存和载入神经网络模型？
1.如何保存完成训练的神经网络模型？
第一步，在构建的神经网络的最后添加Saver()。
#添加saver，保存训练好的神经网络
saver = tf.train.Saver()
第二步，在执行训练的结束的最后添加运行S=saver.save()。（路径最好选择与.py源文件同一目录下新建文件夹。）
#保存模型
saver.save(sess, 'net/ conv_net.ckpt')
保存结果如下：
2.如何载入完成训练的神经网络模型？
第一步，拷贝.py源文件构建的神经网络部分全部代码至新的.py载入文件。同时设置一个tf.train.Saver()。
#添加saver，保存训练好的神经网络
saver = tf.train.Saver()
第二步，在默认图中调用saver.restore()载入函数。
#载入模型
saver.restore(sess,'net/conv_net.ckpt')
第三步，喂数据。
acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})
print("Test_accuracy="+str(acc))
测试结果如下：
