1. TensorFlow ckpt文件和saver model模型
在TensorFlow中，我们可以通过两种方式保存训练过程中的模型，一种是使用ckpt文件的方式保存，另一种是使用saver model模型保存。ckpt文件是指将模型的权重以二进制格式保存在磁盘上的一种方式，而saver model模型则是将模型的结构和权重一起保存在磁盘上。
ckpt文件格式保存的模型相对来说比较简单，仅仅包含了模型的权重信息，而saver model模型则保存了完整的模型信息，包括了模型的结构、权重、计算图等等。
2. 转换ckpt为saver model模型
如果我们已经有了一个ckpt文件，但是想要将其转换为saver model模型，可以使用TensorFlow提供的工具函数来实现。下面是一个转换ckpt为saver model模型的示例代码：
import tensorflow as tf
checkpoint_path = 'path/to/ckpt'
save_path = 'path/to/save/model'
# 加载ckpt文件
saver = tf.train.import_meta_graph(checkpoint_path + '.meta')
saver.restore(sess, checkpoint_path)
# 保存saver model模型
tf.saved_model.simple_save(sess, save_path, inputs={}, outputs={})
可以看到，代码中首先使用tf.train.import_meta_graph函数加载ckpt文件，并将其恢复到一个会话中。然后，利用tf.saved_model.simple_save函数将模型保存为saver model模型。
3. 温度参数为0.6的影响
温度参数(temperature)是在生成文本等序列模型中使用的一个重要参数。它控制了随机采样时选择下一个字符的一种策略。较高的温度会导致更多的随机性，而较低的温度会导致更加确定性的输出。
在具体的实现中，我们可以通过对模型输出进行温度调节来获得不同风格的生成文本。具体实现如下：
def generate_text(model, start_string, temperature=0.6):
# 调整输入字符串为模型所需格式
# 通过模型生成下一个字符
# 采用温度调节对生成结果进行修正
# 返回生成的文本
上述代码中，temperature参数即为温度参数。在生成下一个字符时，我们通过对模型的输出进行温度调节，得到修正后的概率分布，并从中采样出下一个字符。
温度参数为0.6时，会在一定程度上平衡了随机性和确定性。生成的文本会有一定的多样性，但是相对稳定。可以根据实际需求调整温度参数，来获得不同风格的输出。
4. 总结
本文介绍了如何将TensorFlow的ckpt文件转换为saver model模型，并且讨论了温度参数为0.6时的影响。通过加载ckpt文件并将其转换为saver model模型，我们可以获得包含完整模型信息的文件。同时，通过调节温度参数，我们可以在生成文本等任务中获得不同风格的输出。