主要为大家详细介绍了TensorFlow模型保存和提取的方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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

一、TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，saver.save(sess,”Model/model.ckpt”) ，实际在这个文件目录下会生成4个人文件： checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表，model.ckpt.meta保存了TensorFlow计算图的结构信息，model.ckp

MIRNet-TFJS 该存储库显示了Zamir等人的“所提出的针对MIRNet模型的TFJS模型转换和推理过程。 该模型能够最大程度地增强弱光图像。 Soumik通过提供了模型训练代码和预训练权重。 目录 有关架构的一些知识 MIRNet提出了一种新颖的体系结构，其总体目标是通过整个网络维护高分辨率表示，并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 该方法的核心是包含以下关键元素的多尺度残差块： 并行多分辨率卷积流，用于提取多尺度特征 跨多分辨率流的信息交换 捕获上下文信息的空间和