之前通过CNN进行的MNIST训练识别成功率已经很高了，不过每次运行都需要消耗很多的时间。在实际使用的时候，每次都要选经过训练后在进行识别那就太不方便了。
所以我们学习一下如何将训练习得的参数保存起来，然后在需要用的时候直接使用这些参数进行快速的识别。
本章节代码来自《Tensorflow 实战Google深度学习框架》5.5 TensorFlow 最佳实践样例程序 针对书中的代码做了一点点的调整。
mnist_inference.py:
#coding=utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) if regularizer != None: tf.add_to_collection(‘losses‘, regularizer(weights)) return weights def inference(input_tensor, regularizer): with tf.variable_scope(‘layer1‘): weights = get_weight_variable([INPUT_NODE, LAYER1_NODE], regularizer) biases = tf.get_variable("biases", [LAYER1_NODE], initializer=tf.constant_initializer(0.0)) layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor, weights) + biases) with tf.variable_scope(‘layer2‘): weights = get_weight_variable([LAYER1_NODE, OUTPUT_NODE], regularizer) biases = tf.get_variable("biases", [OUTPUT_NODE], initializer=tf.constant_initializer(0.0)) layer2 = tf.matmul(layer1, weights) + biases return layer2
这里是向前传播的方法文件。这个方法在训练和测试的过程都需要用到，将它抽离出来既能使用起来更加方便，也能保证训练和测试时使用的方法保持一致。
get_variable
weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
源代码第十行使用get_variable函数获取变量。
在训练网络是会创建这些变量；
在测试时会通过训练时保存的模型加载这些变量的值。
（未完待续。。。。）