使用tensorflow训练模型的时候，模型持久化对我们来说非常重要。
如果我们的模型比较复杂，需要的数据比较多，那么在模型的训练时间会耗时很长。如果在训练过程中出现了模型不可预期的错误，导致训练意外终止，那么我们将会前功尽弃。为了解决这一问题，我们可以使用模型持久化（保存为ckpt文件格式）来保存我们在训练过程中的临时数据。、
如果我们训练出的模型需要提供给用户做离线预测，那么我们只需要完成前向传播过程。这个时候我们就可以使用模型持久化（保存为pb文件格式）来只保存前向传播过程中的变量并将变量固定下来，这时候用户只需要提供一个输入即可得到前向传播的预测结果。
ckpt和pb持久化方式的区别在于ckpt文件将模型结构与模型权重分离保存，便于训练过程;pb文件则是graph_def的序列化文件，便于发布和离线预测。官方提供freeze_grpah.py脚本来将ckpt文件转为pb文件。
CKPT模型持久化
首先定义前向传播过程;
声明并得到一个Saver;
使用Saver.save()保存模型;
# coding=UTF-8 支持中文编码格式
import tensorflow as tf
import shutil
import os.path
MODEL_DIR = "/home/zheng/PycharmProjects/ckptLoad/Models/"
MODEL_NAME = "model.ckpt"
#下面的过程你可以替换成CNN、RNN等你想做的训练过程，这里只是简单的一个计算公式
input_holder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1], name="input_holder") #输入占位符，并指定名字，后续模型读取可能会用的
W1 = tf.Variable(tf.constant(5.0, shape=[1]), name="W1")
B1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name="B1")
_y = (input_holder * W1) + B1
predictions = tf.add(_y, 50, name="predictions") #输出节点名字，后续模型读取会用到，比50大返回true，否则返回false
init = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver() #声明saver用于保存模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print "predictions : ", sess.run(predictions, feed_dict={input_holder: [10.0]}) #输入一个数据测试一下
saver.save(sess, os.path.join(MODEL_DIR, MODEL_NAME)) #模型保存
print("%d ops in the final graph." % len(tf.get_default_graph().as_graph_def().node)) #得到当前图有几个操作节点
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