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Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些

发表于：2025-11-14 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年11月14日，这篇文章主要介绍"Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些"，在日常操作中，相信很多人在Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，

千家信息网最后更新 2025年11月14日Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些

这篇文章主要介绍"Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些"，在日常操作中，相信很多人在Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些"的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

tensorboard文件

events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的值。
graph.pbtxt: 这其实是一个文本文件，保存了模型的结构信息，部分信息如下所示：

    node_def {      name: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/buffer_size"      op: "Const"      device: "/job:worker/task:10/device:CPU:0"      attr {        key: "dtype"        value {          type: DT_INT64        }      }      attr {        key: "value"        value {          tensor {            dtype: DT_INT64            tensor_shape {            }            int64_val: 262144          }        }      }    }    node_def {      name: "FixedLengthRecordDataset"      op: "FixedLengthRecordDataset"      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/filenames:output:0"      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/header_bytes:output:0"      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/record_bytes:output:0"      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/footer_bytes:output:0"      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/buffer_size:output:0"      device: "/job:worker/task:10/device:CPU:0"    }...

保存模型时生成的文件

checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么：

model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-0"all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-5000"

可以看到第一行表示最近的一次checkpoints路径信息，也就是说可能因为某种原因你的模型训练中断了。不过没关系，下次重新训练时，会自动从上次的断点继续训练而不用重新训练了。后面两项则表示已经保存的所有断点路径。

model.ckpt-*.meta: 其实和上面的graph.pbtxt作用一样都保存了graph结构,只不过meta文件是二进制的，它包括 GraphDef,SaverDef等,当存在meta file,我们可以不在文件中定义模型,也可以运行,而如果没有meta file,我们需要定义好模型,再加载data file,得到变量值。
model.ckpt-*.index: 这是一个string-string table，table的key值为tensor名，value为serialized BundleEntryProto。每个BundleEntryProto表述了tensor的metadata，比如那个data文件包含tensor、文件中的偏移量、一些辅助数据等。
model.ckpt-*.data-*: 保存了模型的所有变量的值，TensorBundle集合。

到此，关于"Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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