TensorFlow中的Saver是否具有跨平台文件格式？

Question

假设我有一些tf.Session {{}，假设我对某些sess tf.train.Saver和某些saver tf.Graph进行了一些计算后，我在机器A上执行了以下操作1}}包含一些变量G：

V

这会在with tf.Graph().as_default(): # Define G, V, initialize for sess, then run some computation saver.save(sess, '/A/somefolder/somefile') 中创建somefile，somefile.meta和更新checkpoints。

接下来，假设在机器B上我复制somefolder的全部内容并运行以下内容：

somefolder

对于机器A和B，变量在代码块的末尾是否具有相同的状态？这保证可以在所有平台上运行吗？不同版本的Linux怎么样？

Answer 1

保护程序使用简单文件格式based on LevelDB来存储将变量名称（作为字符串）映射到SavedTensorSlice protocol buffers的键值表。该格式旨在跨所有平台工作，尽管它主要在小端（即基于x86）架构上进行测试。相同的文件应该适用于不同版本的Linux，以及Linux和Mac OS X之间。如果没有，请提出issue！