如何使用TensorFlow的Checkpoint功能为模型创建检查点实例？

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1. 检查点+保存模型：不仅限于训练模型后，训练过程中也需要保存，以防TensorFlow训练模型时出现中断，确保能将训练得到的参数保存下来。

1.检查点

保存模型并不限于在训练模型后，在训练模型之中也需要保存，因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况，我们自然希望能够将训练得到的参数保存下来，否则下次又要重新训练。

这种在训练中保存模型，习惯上称之为保存检查点。

2.添加保存点

通过添加检查点，可以生成载入检查点文件，并能够指定生成检查文件的个数，例如使用saver的另一个参数——max_to_keep=1，表明最多只保存一个检查点文件，在保存时使用如下的代码传入迭代次数。