Tensorflow，用 tf.train.Saver 保存了什么？答案

【问题标题】：Tensorflow, what is saved with tf.train.Saver?Tensorflow，用 tf.train.Saver 保存了什么？
【发布时间】：2016-10-20 10:31:43
【问题描述】：

我想知道当我在每个训练时期后使用 tf.train.Saver() 保存我的模型时到底保存了什么。与我习惯使用 Keras 模型的文件相比，该文件似乎有点大。现在我的 RNN 每次保存都占用 900 MB。有没有办法告诉保护者只保存可训练的参数？我还想要一种只保存模型的一部分的方法。我知道我可以获取我定义的变量并使用 numpy 格式保存它们，但是当我使用 RNN 类时，我无法直接访问它们的权重，我查看了代码，没有什么像 get_weights 那样我可以看到.

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

如果Saver没有指定var_list，则默认保存所有variables._all_saveable_objects()。

即Saver默认会保存所有全局变量和可保存变量。

def _all_saveable_objects():
  """Returns all variables and `SaveableObject`s that must be checkpointed.

  Returns:
    A list of `Variable` and `SaveableObject` to be checkpointed
  """
  # TODO(andreasst): make this function public once things are settled.
  return (ops.get_collection(ops.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES) +
          ops.get_collection(ops.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS))

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在Saver构造函数中提供要保存的变量列表，即saver=tf.train.Saver(var_list=tf.trainable_variables())

【讨论】：

这是不完整的，因为某些变量不可训练，但仍由 Saver 保存。
你好，我想知道，如果网络包含BN层，我该怎么办？因为均值和方差是变量，但它们是不可训练的。如果我只保存tf.tf.trainable_variables()，当我恢复模型时，tensorflow找不到BN均值参数……