Python 如何在tensorflow中恢复多个模型并将其平均？

我分别训练了两个模型，我想加载它们的变量并求平均值。但是tf.get_默认图出错了

这是我的代码结构，我知道它是错误的，但如何正确编写

sess = tf.session()
saver_one = tf.train.import_meta_graph('./model1.ckpt.meta')
saver_one.restore(sess,'./model1.ckpt')
graph_one = tf.get_default_graph()
wc1 = graph_one.get_tensor_by_name('wc1:0')
……
saver_two = tf.train.import_meta_graph('./model2.ckpt.meta')
saver_two.restore(sess,'./model2.ckpt')
graph_two = tf.get_default_graph()
wc1_two = graph_two.get_tensor_by_name('wc1:0')
……

错误是：

回溯最近一次呼叫上次： 文件/home/dan/Documents/deep prior master/src/ESB_ICVL_TEST_ALL.py，第143行，in saver\u two.restoresess'。/cache/cnn\u shall/model2.ckpt' 文件/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/saver.py，第1548行，在restore中 {self.saver\u def.filename\u tensor\u name:save\u path} 文件/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py，第789行，正在运行 运行\u元数据\u ptr 文件/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py，第997行，正在运行 feed_dict_字符串、选项、运行元数据 文件/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py，第1132行，in_do_run 目标\u列表、选项、运行\u元数据 文件/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py，第1152行，在 升起类型ENODE_def，op，消息 tensorflow.python.framework.errors\u impl.InvalidArgumentError:Assign要求两个张量的形状匹配。左侧形状=[27]右侧形状=[9] [[Node:save/Assign\u 6=Assign[T=DT\u FLOAT，\u class=[lock:@outb]，use\u locking=true，validate\u shape=true，\u device=/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0]outb，save/RestoreV2\u 6/\u 1]]

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您试图覆盖图形，但它遇到了不匹配的情况，某些维度不匹配。也许最好把它们分开

graph_one = tf.Graph()
with graph_one.as_default():
  session_one = tf.Session()
  with session_one.as_default():
    saver_one = tf.train.import_meta_graph('./model1.ckpt.meta')
    wc1_one_value = session_one.run([graph_one.get_tensor_by_name('wc1:0')])

# Similar for graph_two
...

print (wc1_one_value + wc1_two_value) / 2  # Or whatever you want

要将它们分配回会话，请构造图，然后执行tf.assign操作

with graph_one.as_default(), session_one.as_default():
   session_one.run([tf.assign(<variable>, (wc1_one_value + wc1_two_value) / 2 )])

要获取变量，可以使用get_trainable_变量，或使用reuse=True再次定义它。

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然后再次导出模型。

哪一行有错误？你能发布完整的堆栈跟踪吗？