使用Tensorflow进行深度学习训练的时候，需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存，以便在此基础上继续训练或者使用。介绍这方面的博客有很多，我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍：

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http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/

我对这篇文章进行了整理和汇总。

首先是模型的保存。直接上代码：

#!/usr/bin/env python 
#-*- coding:utf-8 -*- 
############################ 
#File Name: tut1_save.py 
#Author: Wang  
#Mail: wang19920419@hotmail.com 
#Created Time:2017-08-30 11:04:25 
############################ 
 
import tensorflow as tf 
 
# prepare to feed input, i.e. feed_dict and placeholders 
w1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [2]), name = 'w1') # name is very important in restoration 
w2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [2]), name = 'w2') 
b1 = tf.Variable(2.0, name = 'bias1') 
feed_dict = {w1:[10,3], w2:[5,5]} 
 
# define a test operation that will be restored 
w3 = tf.add(w1, w2) # without name, w3 will not be stored 
w4 = tf.multiply(w3, b1, name = "op_to_restore") 
 
#saver = tf.train.Saver() 
saver = tf.train.Saver(max_to_keep = 4, keep_checkpoint_every_n_hours = 1) 
sess = tf.Session() 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
print sess.run(w4, feed_dict) 
#saver.save(sess, 'my_test_model', global_step = 100) 
saver.save(sess, 'my_test_model') 
#saver.save(sess, 'my_test_model', global_step = 100, write_meta_graph = False) 

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