Variable

訓練模型時，通常都會使用變數來儲存或是更新參數，主要都是用在weight跟bias部份，當初使化的時候，要把一個張量當作初始值傳入

import tensorflow as tf
b=tf.Variable(tf.zeros([2]))
init_op=tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print(sess.run(b))

以上的tf.global_variables_initializer()這一個函數的用意是對變數進行初始化，然後再透過Session.run()來進行操作，以下就是輸出結果

train.Saver

會創建一個二進制文件，然後將變數名和tensor值儲存起來，首先要先透過以下的code來建立一個管理模型中的變數的Saver

saver = tf.train.Saver()

然後再透過下列的code把那些變數儲存到相對應的名稱及位置

saver.save(sess, 'model.ckpt')