1. TensorFlow读取保存的模型
1.1 导入TensorFlow库
首先，我们需要在Python中导入TensorFlow库，以便使用其中的功能。TensorFlow是一个功能强大的机器学习库，它提供了构建和训练深度神经网络的工具。
import tensorflow as tf1.2 加载保存的模型
在TensorFlow中，我们可以使用tf.train.NewCheck来读取保存的模型。tf.train.NewCheck是一个用于检查点恢复的类，它可以将模型的参数值加载到TensorFlow计算图中。
# 创建一个新的检查点载入器对象
loader = tf.train.NewCheck()
# 指定要载入的检查点文件路径
checkpoint_path = 'path/to/checkpoint_file'
# 载入模型
loader.restore(checkpoint_path)
在上述代码中，我们首先创建了一个tf.train.NewCheck的对象loader。然后，我们指定了要恢复的检查点文件的路径checkpoint_path。最后，我们使用loader.restore()方法将模型的参数值加载到TensorFlow计算图中。
1.3 使用保存的模型进行推理
一旦我们成功加载了保存的模型，我们就可以使用它来进行推理。在推理过程中，我们可以使用保存的模型的参数值来预测新的输入。
# 定义输入
input_data = ...
# 在新的检查点载入器对象上构建模型
model = build_model()
# 使用模型进行推理
output_data = model(input_data)
在上述代码中，我们首先定义了输入input_data。然后，我们使用保存的模型的参数值构建了一个模型model。最后，我们使用模型model对输入input_data进行推理，并得到输出output_data。
2. 设置temperature为0.6
设置temperature为0.6是为了控制由模型生成的输出的多样性。较高的temperature值会导致生成的输出更加随机和多样化，而较低的temperature值会导致生成的输出更加确定和一致。
在生成文本等序列数据的任务中，我们可以使用temperature参量来控制模型生成的下一个字符或单词的多样性。较高的temperature值会导致模型更随机地选择下一个字符或单词，而较低的temperature值会导致模型更确定地选择下一个字符或单词。
例如，如果我们使用一个已经训练好的语言模型来生成句子，较高的temperature值可能会导致生成的句子具有更多的变化和创造性，而较低的temperature值可能会导致生成的句子更加规范和合乎语法。
在TensorFlow中，我们可以通过设置生成模型的temperature参数来调整多样性。例如：
# 构建生成模型
model = build_generation_model(temperature=0.6)
# 生成文本
generated_text = generate_text(model, start_text, num_steps)
在上述代码中，我们首先构建了一个生成模型model，并将temperature参数设置为0.6。然后，我们使用生成模型model来生成文本。生成的文本将具有一定的多样性，同时也会保持一定的规范性。
3. 总结
本文介绍了如何使用TensorFlow读取保存的模型，并设置temperature为0.6来控制生成模型的输出多样性。通过使用tf.train.NewCheck类来加载保存的模型，并使用生成模型的temperature参数来调整模型生成的多样性，我们可以灵活地控制模型在不同任务中的表现。读者可以根据自己的需求调整temperature的值，以达到最佳效果。