今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，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

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1.保存变量 先创建（在tf.Session()之前）saver saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max_to_keep这个保证只保存最后一次training的训练数据 然后在训练的循环里面 checkpoint_path = os.path.join(Path, ‘model.ckpt’) saver.save(session, checkpoint_path, global_step=step) #

** 正如标题所示，本文介绍如何给TensorFlow 的 Variable变量进行赋值。 ** 首先看代码： 然后就是运行结果： 咦，奇怪，居然没有赋值成功，然后我试了其他的方法，都不得行，但是又不想去弄一个什么占位符，增加代码的复杂性，所以，接下来， 代码这样修改，如下： 结果如下： 以上这篇给 TensorFlow 变量进行赋值的方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文