根据有关此 API 的文档和大量 SO 帖子，必须使用
创建保护程序对象saver = tf.train.Saver(...variables...)
我想知道是否有任何方法可以自动填充(...variables...)，而无需显式列出我的网络中使用的所有变量和操作。
现在我的网络只有两层，所以这不是一个很大的麻烦，但感觉就像必须手动列出所有变量一样完全是石器时代的。
最佳答案
default initializer for tf.train.Saver将创建一个实例来保存/恢复图形中的所有可保存对象，其中通常包括所有模型变量。因此你应该能够写:
saver = tf.train.Saver()
...并且无需太多麻烦即可获得所需的效果。
关于Python/ tensorflow : Saver for network，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42077395/