TensorFlow训练模型的重载（不需要重建原有的图）

      前言： 当我们已经训练好一个网络之后，并且将模型保存了，那么当我们想在另一个电脑上使用怎么办，对于Keras来说非常简单，只需要直接load model，然后直接调用predict方法就可以了，但是TensorFlow毕竟封装性不如Keras好，那么当需要加载时我们还需要重新建立一遍计算图么？不用的，直接取我们想要的变量即可。看下面

     其实我们只是不需要手动建立计算图，而是从.meta文件导入原来的计算图，然后取我们所需要的输入，输出，准确率，损失等变量就行了；

 1、定义了如下的网络结构，并且在训练完毕后对模型进行了保存： （该网络结构只是为了举例）

tf.reset_default_graph()  

###——————————————————定义神经网络——————————————————
with tf.name_scope('X_Y_input'):
    X=tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,time_step_train,input_size],name="x_input")
    Y_=tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,output_size],name="y_input")

with tf.name_scope('keep_prob'):
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32,name="keep_prob")

with tf.name_scope('lstm'):
#输入层、输出层权重、偏置
    w_in=tf.Variable(tf.random_normal([input_size,rnn_unit]),name="w_in")
    b_in=tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[rnn_unit,]),name="b_in")
    
    w_out=tf.Variable(tf.random_normal([rnn_unit,1]),name="w_out")
    b_out=tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[1,]),name="b_out")
    
    with tf.name_scope('lstm_input'):        
        input_x=tf.reshape(X,[-1,input_size])  
         
    with tf.name_scope('lstm_rnn'):       
       lstm_cell=tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_unit)
       lstm_cell=tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_cell,input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=keep_prob)
       cell=tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell]*num_layer)   
       init_state=cell.zero_state(batch_size,dtype=tf.float32)    
       output_rnn,final_states=tf.nn.dynamic_rnn(cell, input_rnn_r,initial_state=init_state, dtype=tf.float32)
       output_rnn_last=output_rnn[:,-1,:]
    with tf.name_scope('lstm_out'): 
       pred_out=tf.matmul(output_rnn_last,w_out)+b_out

##——————————————————定义误差 学习率 和优化器——————————————————
global_step = tf.Variable(0,name="global_step")  
with tf.name_scope('learning_rate'): 
    learning_rate = tf.train.exponential_decay(lr,global_step,len(batch_index_train),decay_rate, staircase=True)

with tf.name_scope('loss_mse'):     
    loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(pred_out-Y_))
tf.summary.scalar('loss_mse',loss_mse)

with tf.name_scope('train_op'): 
    train_op=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss_mse,global_step=global_step)
#    train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss_mse,global_step=global_step )

#——————————————————定义全局变量保存器——————————————————
saver=tf.train.Saver(max_to_keep=20)

2、重新导入模型：（不需要再重新定义一遍上述的图了额）

    sess= tf.Session()
   
    saver=tf.train.import_meta_graph(modelfile)   # end with .meta 文件
    graph=tf.get_default_graph()                  
    tesor_name_list=[tensor.name for tensor in graph.as_graph_def().node] # 变量名

    X=graph.get_tensor_by_name('X_Y_input/x_input:0')   # 我们需要的输入

    Y=graph.get_tensor_by_name('X_Y_input/y_input:0')

    keep_prob=graph.get_tensor_by_name('keep_prob/keep_prob:0')   # 需要的参数

    pred_out=graph.get_tensor_by_name('lstm/lstm_out/add:0')      # 我们需要的预测输出
    
    module_file = tf.train.latest_checkpoint(model_parfile)   # .meta 所在的文件夹名称
    saver.restore(sess, module_file)

    for step in range(batch_num):
        prob=sess.run(pred_out,feed_dict={X:test[step*4096:(step+1)*4096],keep_prob: 1.0})   # 上述重新加载的参数在此处都用到了

    *********************************
    ***************************

其中里面的变量名列表是这样的：

        

参考博客： https://blog.csdn.net/sjtuxx_lee/article/details/82663394