从另一个python文件导入tf.train.Saver

Question

我使用以下代码在 one.py 文件中使用 tf.train.Saver（）。

saver = tf.train.Saver(tf.all_variables())
saver.save(sess,"checkpoint.data")

如何在另一个python文件中恢复 checkpoint.data ？

我使用了以下代码，但它没有用。

from one import saver
import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "checkpoint.data")

Answer 1

检查点文件（即'checkpoint.data'）不会为TensorFlow提供足够的信息来重建您的模型结构。在第二个程序中，您需要重建第一个程序中使用的相同TensorFlow图。这样做有几个选择：

• 将模型构建代码解压缩为Python函数，并在每个程序中创建tf.train.Saver之前调用它。
• 使用saver.export_meta_graph()在第一个程序中写出图形结构和检查点，并tf.train.import_meta_graph()导入图形结构（并在您的实例中创建一个适当的tf.train.Saver实例）第二个计划。