終于找到bug原因！記一下；還是不熟悉平臺的原因造成的！

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項目包括貢嘎網(wǎng)站建設(shè)、貢嘎網(wǎng)站制作、貢嘎網(wǎng)頁制作以及貢嘎網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，貢嘎網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到貢嘎省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

Q：為什么會出現(xiàn)兩個模型對象在同一個文件中一起運行，當(dāng)直接讀取他們分開運行時訓(xùn)練出來的模型會出錯，而且總是有一個正確，一個讀取錯誤？ 而 直接在同一個文件又訓(xùn)練又重新加載模型預(yù)測不出錯，而且更詭異的是此時用分文件里的對象加載模型不會出錯？

model.py,里面含有 ModelV 和 ModelP，另外還有 modelP.py 和 modelV.py 分別只含有 ModelP 和 ModeV 這兩個對象，先使用 modelP.py 和 modelV.py 分別訓(xùn)練好模型，然后再在 model.py 里加載進(jìn)來：

# -*- coding: utf8 -*-

import tensorflow as tf

class ModelV():

 def __init__(self):

  self.v1 = tf.Variable(66, name="v1")
  self.v2 = tf.Variable(77, name="v2")
  self.save_path = "model_v/model.ckpt"
  self.init = tf.global_variables_initializer()
  self.saver = tf.train.Saver()
  self.sess = tf.Session()

 def train(self):
  self.sess.run(self.init)
  print 'v2', self.v2.eval(self.sess)

  self.saver.save(self.sess, self.save_path)
  print "ModelV saved."

 def predict(self):

  all_vars = tf.trainable_variables()
  for v in all_vars:
   print(v.name)
  self.saver.restore(self.sess, self.save_path)
  print "ModelV restored."
  print 'v2', self.v2.eval(self.sess)
  print '------------------------------------------------------------------'

class ModelP():

 def __init__(self):

  self.p1 = tf.Variable(88, name="p1")
  self.p2 = tf.Variable(99, name="p2")
  self.save_path = "model_p/model.ckpt"
  self.init = tf.global_variables_initializer()
  self.saver = tf.train.Saver()
  self.sess = tf.Session()

 def train(self):
  self.sess.run(self.init)
  print 'p2', self.p2.eval(self.sess)

  self.saver.save(self.sess, self.save_path)
  print "ModelP saved."

 def predict(self):

  all_vars = tf.trainable_variables()
  for v in all_vars:
   print v.name
  self.saver.restore(self.sess, self.save_path)
  print "ModelP restored."
  print 'p2', self.p2.eval(self.sess)
  print '---------------------------------------------------------------------'


if __name__ == '__main__':
 v = ModelV()
 p = ModelP()
 v.predict()
 #v.train()
 p.predict() 
 #p.train()

當(dāng)前題目：解決tensorflow模型參數(shù)保存和加載的問題-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前網(wǎng)址：http://www.xueling.net.cn/article/cesoih.html