TensorFlow中获取权重和偏置的途径
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简介：
本篇文章介绍了在TensorFlow框架下如何有效地获取神经网络中的权重和偏置参数的方法与实践技巧。
在使用TensorFlow训练模型时，可以利用其自带的`tf.train.Saver()`模块来保存模型，操作非常简便，在完成模型训练后只需调用`saver.save()`即可。
例如：
```python
saver = tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V2)
saver.save(sess, save_dir + crfmodel.ckpt, global_step=0)
```
重新加载模型时，可以这样做：
```python
saver = tf.train.Saver()
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.)
```
注意：`FLAGS.`部分可能需要根据实际代码进行调整。
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