接到任务，便开始和一个生产线上的工人一样，一行一行的写，没有计划，想到哪写到哪，什么代码风格，算法是不是最优，别人能不能看懂，都不管了。写完了，编译通过了，能运行了，告诉老板，“我的代码写完了”，就匆匆交差。质量怎么样，那是测试的事情。大不了，有了bugs，再来fix。看着快，反反复复，实际上是慢。这是最低层次的境界。“我的代码写好了”接到任务，首先计划一下，各种 支付通道有几个模块，有几个功能，然后按照规定的代码风格，一个一个模块的完成，也会尝试选择好的优化算法，会加上注释以便自己和别人能够读懂和维护，写完后自己会多看几遍有没有什么问题。毕竟人很难一次把事情都搞对，检查是必不可少的一个环节。编译的时候，会注意每一个warnings，fix它们。也会自己想几个测试用例跑跑，感觉没有问题，就提交，告诉老板，“我的代码写好了”。这个境界高了不少。一 ，使用Saver类会将模型保存为 .ckpt格式，这样会保存模型中的全部信息；PB文件适用于保存部分信息，且可以被其他语言和深度学习框架读取和继续训练，适用于迁移训练 train.Saver类 ——用于保存和还原一个神经网络模型的API 1.模型保存加载 1.1保存加载全部变量 步骤1.定义Saver类对象 saver=tf.train.Saver() 2.模型保存 saver.save（） 第三方支付接口3.模型加载 saver.restore（） 1.2保存加载部分变量——方便于修改网络 步骤1.定义Saver类对象 ，同时提供一个列表来指定需要保存或加载的变量 saver=tf.train.Saver([变量列表]) 2.模型保存 saver.save（） 3.模型加载 saver.restore（）每个周末的午后，把儿子送进EF读书，随后找个环境幽静的咖啡馆坐一会，这便是我一周中最放松的时光。在咖啡厅的气氛和环境这两点上，我似乎有强迫症，比如装修主色调的运用，地上装饰是否比较体验文化气息，营造了一场视觉盛宴，尤其在比较细微的地方我会非常关注。简单说，必须能让我一进门就迅速有耳目一新的感觉，要不然我就会转头离开。因为我觉得只有在这样的环境中，闲暇时能够更加放松和享受，写出的文章才会更带有情感。如果这一天心情大好，也会和妻子点上一壶功夫茶，畅谈一些身边的先闻趣事。VX 13128670764毕竟和她谈话，能让我捕获很多的写作素材。熟悉我的人都知道，我有位从事猎头工作的老婆，平时的工作是专为某些医疗、金融投资机构提供中、高级岗位职位人才招聘及相关咨询服务。相比之下，这项工作对业务专业性与人脉关系要求较高，经常会被行业大咖问：“这家公司你觉得怎么样？和某某公司比，你觉得他们之间区别是啥？”1.3保存或加载时给变量重新命名——通常用于代码中需要加载的变量和模型中保存的变量有不同名称 步骤1.定义Saver类对象 ，以字典的方式将模型保存时的变量名和需要加载的变量名联系起来 saver=tf.train.Saver({键：值}) 2.模型保存 saver.save（） 3.模型加载 saver.restore（） 2.计算图的加载 步骤1.通过 .meta文件直接加载持久化的计算图 meta_graph=tf.train.import_meta_graph() #返回一个Saver类 2.模型加载 meta_graph.restore（） 3.获取默认计算图上指定节点处的张量请加QQ 2954704394