Tensorflow -在训练后检索训练的前馈神经网络的权重/偏差

import tensorflow as tf

# 假设已经定义了前馈神经网络的模型
model = ...

# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()

# 在训练完成后保存模型的权重和偏差
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 训练模型...

    # 保存模型
    saver.save(sess, 'path/to/save/model.ckpt')

import tensorflow as tf

# 假设已经定义了前馈神经网络的模型
model = ...

# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()

# 加载模型的权重和偏差
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 加载模型
    saver.restore(sess, 'path/to/save/model.ckpt')

    # 使用加载的权重和偏差进行推理或其他操作
    # ...