如何保管和复原TensorFlow训练的模型
TensorFlow的关键配置是经过张量来传递其基本数据结构相似于NumPy中的多维数组，而图表则示意数据计算。它是一个符号库，这象征着定义图形和张量将仅创立一个模型，而失掉张量的详细值和操作将在会话(session)中口头，会话(session)一种在图中口头建模操作的机制。会话封锁时，张量的任何详细值都会失落，这也是运转会话后将模型保管到文件的另一个要素。
TensorFlow的关键配置是经过张量来传递其基本数据结构相似于NumPy中的多维数组，而图表则示意数据计算。它是一个符号库，这象征着定义图形和张量将仅创立一个模型，而失掉张量的详细值和操作将在会话(session)中口头，会话(session)一种在图中口头建模操作的机制。会话封锁时，张量的任何详细值都会失落，这也是运转会话后将模型保管到文件的另一个要素。
