.ckpt文件是的旧版本输出
saver.save(sess)
，与您的输出等效.ckpt-data
（请参见下文）“ checkpoint”文件仅在此处告诉一些TF函数，这是最新的checkpoint文件。
.ckpt-meta
包含元图，即您的计算图的结构，没有变量的值（基本上可以在张量板/图中看到）。.ckpt-data
包含所有变量的值，没有结构。要在python中还原模型，通常会使用meta和data文件（但也可以使用该.pb
文件）：saver = tf.train.import_meta_graph(path_to_ckpt_meta)
saver.restore(sess, path_to_ckpt_data)
我不完全知道
.ckpt-index
，我想这是内部正确映射前面两个文件所需的某种索引。无论如何，通常通常并不需要，您可以仅使用.ckpt-meta
和恢复模型.ckpt-data
。该
.pb
文件可以保存您的整个图形（元+数据）。要在c ++中加载和使用（但不训练）图形，通常会使用通过创建的图形freeze_graph
，它会.pb
根据元数据和数据创建文件。注意（至少在以前的TF版本中，并且对于某些人而言），提供的py函数freeze_graph
无法正常工作，因此您必须使用脚本版本。Tensorflow也提供了一种tf.train.Saver.to_proto()
方法，但是我不知道它到底在做什么。
这里有很多有关如何保存和恢复图形的问题。例如，在此处查看答案，但请注意，引用的两个教程虽然确实很有帮助，但远非完美，而且许多人似乎仍在努力地用c
++导入模型。
编辑 ：看起来您现在也可以在c++中使用.ckpt文件，所以我想您不必再需要.pb文件。
