今天装修百科网给各位分享gpu训练模型怎么显示的知识，其中也会对tensorflow训练好的模型，怎么调用?(tensorflow训练的模型后缀)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

tensorflow训练好的模型，怎么调用?

调用时，代码如下:

y即为输出的结果。

github传送门：SymphonyPy/Valified_Code_Classify

一个识别非常简单的验证码的程序

保存训练好的模型的代码如下：

训练完一个模型后，为了以后重复使用，通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorflow去实现神经网络，所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。

1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型

tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True, write_state=True)

sess: 用于保存变量操作的会话。

save_path: String类型，用于指定训练结果的保存路径。

global_step: 如果提供的话，这个数字会添加到save_path后面，用于构建checkpoint文件。这个参数有助于我们区分不同训练阶段的结果。

2、使用tf.train.Saver.restore方法价值模型

tf.train.Saver.restore(sess, save_path)

sess: 用于加载变量操作的会话。

save_path: 同保存模型是用到的的save_path参数。

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