在學會了如何有選擇的保存變量后，我們來學習如何如何分開保存.ckpt數據文件和.meta圖文件 和 如何 保存最近幾輪的.ckpt數據文件。

直接上代碼：

import tensorflow as tfmodel_dir ?= 'xx/xxx/' model_name = 'data_model_name' meta_name = 'meta_model_name'#啟動一個會話，意味著開始訓練 with tf.Session() as sess:init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)#聲明一個saversaver = tf.train.Saver(max_to_keep = 3) #設置保存最近3輪的模型。 for epoch in range(max_epochs):training() #訓練部分?#分開保存模型#保存數據模型.ckptcheckpoint_path = os.path.join(model_dir,"%.ckpt" % model_name)saver.save(sess,checkpoint_path,global_step = epoch,write_meta_graph = False)#注意這里的參數。write_meta_graph要置False#保存圖文件.metameta_graph = os.path.join(model_dir,'%.meta' % meta_name)if not os.path.exists(meta_graph):#meta文件只需保存一次即可。saver.export_meta_graph(meta_graph)

仔細看這個函數的參數：?

saver.save(sess,checkpoint_path,global_step = epoch,write_meta_graph = False)#注意這里的參數。write_meta_graph要置False#最近幾次的模型是通過global_step賦值的

這里假設我們的max_eopch為100,則最后保存的三個.ckpt名字為：

xxxx.ckpt-97.data-xxx

xxxx.ckpt-98.data-xxx

xxxx.ckpt-99.data-xxx

另注意。meta圖文件只需保存一次即可，主要用于可視化圖結構式恢復圖。

學會了這種方式。我們就可以施加不同的變體了，不局限于上述保存方法。也有注意大家閱讀源碼時了解別人保存模型的套路！！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Tensorflow保存模型详解（进阶版二）：如何保存最近的.ckpt文件 及 如何分开保存.ckpt数据文件和.meta图文件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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