Python 如何在Tensorflow2中只保存tensor而不保存模型

我已经学习Tensorflow2几个月了，但我遇到了一些困难。例如，我创建了一个类似于：

import tensorflow as tf
v=tf.random.normal((20,30,40))

现在我只想将张量v保存到合适的文件中。实际上，v是从.nc数据创建的。我使用包“netCDF4”来读取它，并选择一些变量，它们的维度是（time，lon，lat），将它们压缩到v中，维度是（time，lon，lat，var_num）

但是v的大小很大（例如，（1000224,5）），所以我需要保存v以防多次读取netcdf。我搜索了一些问题，但几乎没有什么帮助，因为它们要么是关于在tf1.X中保存变量，要么是关于在TF2中保存模型（或模型中的变量）

所以我来这里寻求帅哥的帮助。提前多谢。

您仍然可以使用存储单个

tf.Variable

您只需在

tf.Variable

中捕获

v

，然后将其传递给

tf.saved\u model.save

也许是这样的：

v=tf.Variable（tf.random.normal（（20,30,40）））
tf.saved_model.save（v'/path/to/my_var'）

然后，要从保存的版本再次加载：

v_from_file=tf.saved_model.load（'/path/to/my_var'））

您仍然可以使用存储单个

tf.变量

您只需在

tf.Variable

中捕获

v

，然后将其传递给

tf.saved\u model.save

也许是这样的：

v=tf.Variable（tf.random.normal（（20,30,40）））
tf.saved_model.save（v'/path/to/my_var'）

然后，要从保存的版本再次加载：

v_from_file=tf.saved_model.load（'/path/to/my_var'））

非常感谢。通过你的方法，我已经解决了我的问题！也许在这是我的错之前，save_模型只用于models~@janase是为了我的快乐。很高兴问题解决了。：-）如果我的解决方案帮助你可能会考虑接受和/或投票赞成！现在我的声誉还不到15。有一天当我达到门槛时，我会回来投票给你的答案。非常感谢。用你的方法我已经解决了我的问题！也许在这是我的错之前，save_模型只用于models~@janase是为了我的快乐。很高兴问题解决了。：-）如果我的解决方案帮助你可能会考虑接受和/或投票赞成！现在我的名声还不到15岁。总有一天当我达到门槛时，我会回来投票给你的答案。