Tensorflow，用 tf.train.Saver 保存了什么？

Question

我想知道在每次训练后使用 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 在每次保存时占用 900 MB。有没有办法告诉保存器只保存可训练的参数？我还想要一种只保存部分模型的方法。我知道我可以使用 numpy 格式获取我定义的变量并保存它们，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，没有看到像 get_weights 这样的东西.

Answer 1

您可以提供一个变量列表以保存在 Saver 构造函数中，即 saver=tf.train.Saver(var_list=tf.trainable_variables())