TensorFlow中ckpt和pb模型持久化及转换过程如何详细解析？

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使用TensorFlow训练模型时，模型持久化至关重要。若模型较为复杂，所需数据量较大，训练时间会相对较长。若训练过程中出现模型不可用的情况，请检查数据质量及模型配置。

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。