有时我们希望在一个python的文件空间同时载入多个模型，例如 我们建立了10个CNN模型，然后我们又写了一个预测类Predict，这个类会从已经保存好的模型restore恢复相应的图结构以及模型参数。然后我们会创建10个Predict的对象Instance，每个Instance负责一个模型的预测。

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Predict的核心为：

class Predict:
 def __init__(self....):
  创建sess
  创建恢复器tf.train.Saver
  从恢复点恢复参数：tf.train.Saver.restore(...)


 def predict(self,...):
  sess.run(output,feed_dict={输入})

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当前标题：Tensorflow同时载入多个模型的实例讲解-创新互联
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