模型的保存与恢复

将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试，这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。

模型保存，先要创建一个Saver对象：

saver=tf.train.Saver()

在创建这个Saver对象的时候，有一个参数我们经常会用到，就是 max_to_keep 参数，这个是用来设置保存模型的个数，默认为5，即 max_to_keep=5，保存最近的5个模型。如果你想每训练一代（epoch)就想保存一次模型，则可以将 max_to_keep设置为None或者0，如：

saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0)

但是这样做除了多占用硬盘，并没有实际用处，因此不推荐，当然如果你只想保存最后一代的模型，则须将max_to_keep设置为1即可，即

saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1)

创建完saver对象后，就可以保存训练好的模型了，如：

saver.save(sess,'ckpt/mnist.ckpt',global_step=step)

第一个参数sess,这个就不用说了。第二个参数设定保存的路径和名字，第三个参数将训练的次数作为后缀加入到模型名字中。模型的恢复用的是restore()函数，它需要两个参数restore(sess, save_path)，save_path指的是保存的模型路径。我们可以使用tf.train.latest_checkpoint()来自动获取最后一次保存的模型。如：

model_file=tf.train.latest_checkpoint('ckpt/')
saver.restore(sess,model_file)