Python 我能分出一个tensorflow检查点吗？

我尝试使用伯特预训练模型来嵌入生成。检查点文件对于我的系统来说太大了，我正在寻找将检查点分开的方法

我已经重命名了张量名称，以删除“/”并用“\u1”替换它们。我已经恢复了模型，但无法保存新变量，因为它给出了NameError：未定义名称“bert\u encoder\u layer\u 9\u intermediate\u densite\u kernel”

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph("../bert/Renamedmodel.ckpt.meta")
saver.restore(sess, "../bert/Renamedmodel.ckpt")
varnames = [n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node if "Variable" in n.op]
savesome = tf.train.Saver({"ker":bert_encoder_layer_9_intermediate_dense_kernel})
savesome.save(sess)

是否有一种方法可以使用元文件来加载图形，从而分叉并连接回检查点文件