这篇文章主要为大家展示了tensorflow 20如何搭网络,导出模型和运行模型，内容简而易懂，希望大家可以学习一下，学习完之后肯定会有收获的，下面让小编带大家一起来看看吧。

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概述

以前自己都利用别人搭好的工程，修改过来用，很少把模型搭建、导出模型、加载模型运行走一遍，搞了一遍才知道这个事情也不是那么简单的。

搭建模型和导出模型

参考《TensorFlow固化模型》，导出固化的模型有两种方式.

方式1：导出pb图结构和ckpt文件，然后用 freeze_graph 工具冻结生成一个pb（包含结构和参数）

在我的代码里测试了生成pb图结构和ckpt文件，但是没接着往下走，感觉有点麻烦。我用的是第二种方法。

注意我这里只在最后保存了一次ckpt，实际应该在训练中每隔一段时间就保存一次的。

 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5)
 #tf.train.write_graph(session.graph_def, FLAGS.model_dir, "nn_model.pbtxt", as_text=True)
 
 with tf.Session() as sess:
 sess.run(tf.global_variables_initializer())

 max_step = 2000
 for i in range(max_step):
 batch = mnist.train.next_batch(50)
 if i % 100 == 0:
 train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
  x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
 print('step %d, training accuracy %g' % (i, train_accuracy))
 train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})
 
 print('test accuracy %g' % accuracy.eval(feed_dict={
 x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
 
 # 保存pb和ckpt
 print('save pb file and ckpt file')
 tf.train.write_graph(sess.graph_def, graph_location, "graph.pb",as_text=False)
 checkpoint_path = os.path.join(graph_location, "model.ckpt")
 saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=max_step)

本文名称：tensorflow20如何搭网络,导出模型和运行模型-创新互联
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