如何使用低级（C）接口将张量保存到TensorFlow中的文件中？

使用TensorFlow中的低级操作，我尝试将张量（其实际值）保存到磁盘，但找不到如何保存。 如果数据是代表图像的UInt8矩阵，那么我可以轻松地进行JPEG编码以创建内容，然后使用WriteFile将生成的内容写入具有给定名称的文件。同样，EncodeWav的工作方式也是一样的。 另一方面，如果我只想用数字保存一个矩阵，没有“EncodeData”、“TensorToContent”或类似的操作来将张量转换为内容，可以用WriteFile保存什么。

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我可以从我的图形中获取张量作为输出，然后将其保存在图形外部，但我的目的是在图形内部执行。

我花了一些时间，但最终找到了一个解决方案，尽管它可能不是最好的。如果你能提高，欢迎你

因此，我使用Save/Restore原始操作对。一旦被发现，它是相对直接的

“保存”有两个张量输入，一个张量输入列表和一个属性。第一个张量（标量字符串）必须给出文件名。第二个张量（1D字符串）包含要为文件中的张量指定的名称（用于稍后的恢复目的）。InputList实际上是要保存的张量的集合。该属性是要保存的张量的数据类型列表

“恢复”也很简单。它有两个张量输入、一个张量输出、一个类型属性和一个可选整数属性。如果可以查看更多文件，则第一个输入（标量字符串）给出文件名或文件模式。第二个输入（标量字符串）给出了要在文件中找到的张量的名称（请参见上面的“保存”）。输出是加载的张量本身。type属性指定要加载的张量的类型。如果匹配模式的多个文件中存在同名的张量，则可以使用可选属性，告诉您首选哪个张量

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唯一需要注意的是“保存”中的输入列表。当在设计时将“保存”原始操作添加到图形中时，必须给出Inputlist中的输入数量，以及type list参数中的类型（相同数量！）。这意味着在运行时，当给出张量的实际名称并将张量列表作为输入列表时，您不能再更改张量的数量和数据类型。

如果数据是

uint8\t

，为什么不使用

fwrite

或

write

？数据不一定是uint8。这只是一个例子，当数据（以张量表示）可以转换为WriteFile可以接受的内容时。另一个问题是，我想在图形内部进行，而不是在图形外部。正如在OP中所说的，我可以将张量作为图形的输出（RunSession），然后用老式的文件操作保存它，但这不是目的。