Python 如何在TensorFlow中恢复检查点目录？

我使用（代码为）中的方法训练模型。最后，我将模型保存在一个检查点目录中。现在我想从检查点目录还原：

import tensorflow as tf

def main(_):
    saver = tf.train.Saver()
    with tf.Session() as sess:
        ckpt = tf.train.latest_checkpoint("/data/lstm_models")
        saver.restore(sess, ckpt)

if __name__ == "__main__":
  tf.app.run()

然而，我得到了一个错误：

ValueError: No variables to save

---

看起来您还没有定义要从检查点还原的图形，因此在构建保护程序时，它会抱怨您的图形为空

在尝试还原图形之前，您是否可以尝试再次构建图形（例如重新定义变量）

从

还原

方法字符串文档：

它需要启动图形的会话

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看起来您还没有定义要从检查点还原的图形，因此在构建保护程序时，它会抱怨您的图形为空

在尝试还原图形之前，您是否可以尝试再次构建图形（例如重新定义变量）

从

还原

方法字符串文档：

它需要启动图形的会话