TensorFlowで必要な変数を選択してsave/restoreする - Qiita

TensorFlowで学習プロセスを分ける際，変数のsave/restoreが必要になるが，これはTensorFlowでは tf.train.Saver クラスがサポートしている．モデルのスケールが小さければ使用する変数全部をsave/restoreしてもよいが，モデルが大きくなると本当に必要な変数だけをsave/restoreしたくなってくる． 本記事では，手書き数字分類MNISTを例に，変数のsave/restore方法について確認していく． （環境は，Python 2.7.11, tensorflow 0.8.0 になります．） 必要な変数にtrainable=Trueをつける 何が必要かについてはプログラムの内容によっていろいろな状況が考えられる．一番簡単なのは，使った変数全体（tf.Variableクラス変数）をsaveするやり方である． chkpt_file = '../MNI