今天小编就为大家分享一篇TensorFlow利用saver保存和提取参数的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在训练循环中，定期调用 saver.save() 方法，向文件夹中写入包含了当前模型中所有可训练变量的 checkpoint 文件。 saver.save(sess, FLAGS.train_dir, global_step=step) global_step是训练的第几步 保存参数： import tensorflow as tf W = tf.Variable([[1, 2, 3]], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([[1]], dtype=tf.f