tensorflow-为优化器指定名称，以便将来恢复

我在tensorflow中创建模型，其中最后一行是

将tensorflow导入为tf
...
训练步骤=tf.train.adagradeOptimizer（学习率）。最小化（一些损失函数）

我想知道我是否可以给这个张量/操作一个名称，以便在保存到磁盘后按名称还原它

或者，如果我不能给它一个名称，我如何在的输出中找到它 以下命令：

tf.get\u default\u graph（）.get\u operations（）

根据是的，是的，你可以

train\u step=tf.train.AdamOptimizer（）.minimize（损失，name='my\u training\u step'）

随后，您可以使用以下方法恢复op：

saver=tf.train.saver（…）
sess=tf.Session（）
saver.restore（sess，'path/to/model'）
train\u op=sess.graph.get\u operation\u by\u name（“我的培训步骤”）

您还可以将培训操作存储在集合中，然后通过还原操作将其还原。添加到集合并保存，如下所示：

saver=tf.train.saver（…）
tf.将_添加到_集合（“训练步骤”，训练步骤）
# ...
使用tf.Session（）作为sess：
# ...
sess.save（sess，…）

看起来：

new\u saver=tf.train.import\u元图（'path/to/metagraph'））
新的\u saver.restore（sess，“path/to/model”）
train_op=tf.get_collection（'train_step'）[0]#恢复op

非常感谢您的回复。只是出于好奇。如果我在保存过程中没有给它命名，是否可以在tf.get_default_graph（）.get_operations（）的输出中找到此操作？我认为应该在那里，但要解析名称可能会很困难。我不确定在这种情况下它会是什么样子，抱歉。哦，如果您使用

tf.train.Saver

在某个点保存图形，您可以通过在tensorboard中检查图形来找到名称。