今天小编就为大家分享一篇关于Tensorflow 模型持久化详解，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

当我们使用 tensorflow 训练神经网络的时候，模型持久化对于我们的训练有很重要的作用。 如果我们的神经网络比较复杂，训练数据比较多，那么我们的模型训练就会耗时很长，如果在训练过程中出现某些不可预计的错误，导致我们的训练意外终止，那么我们将会前功尽弃。为了避免这个问题，我们就可以通过模型持久化（保存为CKPT格式）来暂存我们训练过程中的临时数据。 如果我们训练的模型需要提供给用户做离线的预测，那么我们只需要前向传播的过程，只需得到预测值就可以了，这个时候我们就可以通过模型持久化（保存为PB