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解决tensorflow 的 Saver.restore()无法从本地读取变量的问题

最近做tensorflow 手写数字识别的时候遇到了一个问题，Saver的restore()方法无法从本地恢复变量，导致了每次都会重新训练。

原来代码

saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5)
epoch = tf.Variable(0, name='epoch', trainable=False)

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())


ckpt_dir = "./model/"

if not os.path.exists(ckpt_dir):
    os.makedirs(ckpt_dir)


ckpt = tf.train.latest_checkpoint(ckpt_dir)

if ckpt != None:
    saver.restore(sess, ckpt)
else:
    print('Train from scratch')

start = sess.run(epoch)

修改代码

epoch = tf.Variable(0, name='epoch', trainable=False)
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5)

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

ckpt_dir = "./model/"

if not os.path.exists(ckpt_dir):
    os.makedirs(ckpt_dir)


ckpt = tf.train.latest_checkpoint(ckpt_dir)

if ckpt != None:
    saver.restore(sess, ckpt)
else:
    print('Train from scratch')

start = sess.run(epoch)

其实主要改变的就是以下两行的顺序

epoch = tf.Variable(0, name='epoch', trainable=False)
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5)