Tensorflow：如何在应用程序中使用训练有素的模型？
我已经训练了一个Tensorflow模型，现在我想导出“函数”在我的python程序中使用它。 这是可能的，如果是的话，怎么样？ 任何帮助都会很好，在文档中找不到太多东西。 （我不想保存会话！）
我已经按照你的建议保存了会话。 我正在像这样加载它：
f = open('batches/batch_9.pkl', 'rb')
input = pickle.load(f)
f.close()
sess = tf.Session()
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, 'trained_network.ckpt')
y_pred = []
sess.run(y_pred, feed_dict={x: input})
print(y_pred)
但是，当我尝试初始化保存程序时，出现错误“无变量需要保存”。
我想要做的是：我正在写一个棋盘游戏的机器人，输入是棋盘格式化为张量的情况。 现在我想返回一个张量，它给了我下一个玩的最佳位置，也就是说张量在任何地方都是0，在一个位置上是1。
我不知道是否有其他方法可以做到，但是您可以通过保存会话在另一个Python程序中使用您的模型：
你的训练码：
# build your model
sess = tf.Session()
# train your model
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'model/model.ckpt')
在你的申请中：
# build your model (same as training)
sess = tf.Session()
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, 'model/model.ckpt')
然后，您可以使用feed_dict来评估模型中的任何张量。 这显然取决于你的模型。 例如：
session.run(y_pred, feed_dict={x: input_data})
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