TensorFlow学習パラメータのsave, restoreでつまった ref: http://qiita.com/yukiB/items/a7a92af4b27e0c4e6eb2

file0.py

# 幾つか変数作成
w1 = tf.Variable(..., name="v1")
w2 = tf.Variable(..., name="w2")
v1 = tf.Variable(..., name="v1")
v2 = tf.Variable(..., name="v2")

...

saver = tf.train.Saver()

...

# 保存
saver.save(sess, "model.ckpt", global_step=100)

file1.py

# v1をmy_v1として保存
tf.train.Saver('my_v1': v1)

# v1, v2のみ保存
tf.train.Saver([v1, v2])

file2.txt

w1 = tf.Variable(..., name="v1")
w2 = tf.Variable(..., name="w2")
v1 = tf.Variable(..., name="v1")
v2 = tf.Variable(..., name="v2")

with tf.Session() as sess:
  # 変数の読み込み
  saver.restore(sess, "model.ckpt")

file3.txt

ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./'):

file4.py

with tf.Session() as sess:
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./'):
    if ckpt: # checkpointがある場合
        last_model = ckpt.model_checkpoint_path # 最後に保存したmodelへのパス
        print "load " + last_model
        saver.restore(sess, last_model) # 変数データの読み込み
        ...

    else: # 保存データがない場合
        init = tf.initialize_all_variables()
        sess.run(init) #変数を初期化して実行

file5.py

init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init) #変数を初期化して実行