这篇文章主要讲解了tensorflow如何实现将ckpt转pb文件，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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   使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储。这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。

    例如：下面的代码运行后，会在save目录下保存了四个文件：

import tensorflow as tf
# 声明两个变量
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2")
init_op = tf.global_variables_initializer() # 初始化全部变量
saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型
with tf.Session() as sess:
 sess.run(init_op)
 print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值一会读取之后对比
 print("v2:", sess.run(v2))
 saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt") # 将模型保存到save/model.ckpt文件
 print("Model saved in file:", saver_path)

本文标题：tensorflow如何实现将ckpt转pb文件-创新互联
文章路径：http://scyanting.com/article/jphhc.html