在使用tf.train.Saver函数保存模型文件的时候，是保存所有的参数信息，而有些时候我们并不需要所有的参数信息。我们只需要知道神经网络的输入层经过前向传播计算得到输出层即可，所以在保存的时候，我们也不需要保存所有的参数，以及变量的初始化、模型保存等辅助节点信息与迁移学习类似。之前使用tf.train.Saver函数保存模型文件的时候会产生多个文件，它将变量的取值和计算图结构分成了不同的文件存储。TensorFlow提供了另一种保存模型文件的方法，将计算图保存在一个文件中。

tmp_g = tf.get_default_graph().as_graph_def()
tmp_g = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, tmp_g, [n.name[:-2] for n in output_tensors])

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