import tensorflow as tf
import numpy as np
# Save to file
# remember to define the same dtype and shape when restore
W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name='weights')
b = tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float32,name='biases')
init = tf.initialize_all_variables()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
save_path = saver.save(sess,"my_net/save_net.ckpt")
print("Save to path: ", save_path)
# restore variables
#redefine the same shape and same type for your variables
W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2,3)),dtype=tf.float32,name="weights")
b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1,3)),dtype=tf.float32,name="biases")
# not need init step
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess,"my_net/save_net.ckpt")
print("weights: ",sess.run(W))
print("biases: ",sess.run(b))
tensorflow saver
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