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我看到了tf.train.Saver，但我相信这并不能解决我的问题，我担心我可能不得不对 Tensorflow 进行手术，以使权重矩阵和超参数以及激活函数和层参数可导出和导入到张量流会话。有人知道从哪里开始吗？我已经处理了其他允许您保存在 HDF5 或 Pickle for python 2.7+/3.5+ 中的框架，但是 TensorFlow 使它变得比在这种情况下实际应该更难。

TensorFlow 的作者告诉我在 StackOverflow 上提出这个问题，因为这将是最好的提问地点，因为他们不能将其视为问题，而是将其视为额外的组件或功能调查 IMO。

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如果通过导出您的意思是您只想访问参数，例如用权重矩阵制作图像，您可以sess.run([parameter])在启动会话和初始化变量后的任何时间点将值作为 numpy 数组获取。如果通过导入您的意思是从某些值开始，也许您可​​以在简单的情况下使用常量初始化器。但是，如果您尝试重新加载先前训练过的网络，则通常可以使用储蓄器。

于 2017-05-31T23:08:48.940 回答