Python Can'；t在不重新保存的情况下恢复tensorflow会话

代码如下：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as tf


# print(os.getcwd())
# os.chdir(os.getcwd())
# os.chdir("/tmp")


chk_file = "hello.chk"
def save(checkpoint_file=chk_file):
    with tf.Session() as session:
        x = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="x")
        y = tf.Variable(initial_value=[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], name="y")
        session.run(tf.global_variables_initializer())
        print(session.run(tf.global_variables()))
        saver = tf.train.Saver()
        save_path = saver.save(sess=session, save_path=checkpoint_file)
        print(session.run(tf.global_variables()))



def restore(checkpoint_file=chk_file):
    with tf.Session() as session:
        saver = tf.train.Saver()
        saver.restore(sess=session, save_path=checkpoint_file)
        print(session.run(tf.global_variables()[0]))
        print(tf.global_variables()[0])
        # print(session.run(tf.get_variable("x", shape=(3, ))))

def reset():
    tf.reset_default_graph()

path = save()
# print(path)
restore("/home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/hello.chk")

有几个问题：

• restore（path）

  不起作用，与

  saver.restore的文档描述相反
  

• 相对路径不适用于

  还原

  ，即使您已经在正确的目录中

• 如果注释掉

  path=save（）

  行，则会出现错误：
  /home/kaiyin/virtualenvs/tensorflow/bin/python/home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/restore.py 回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“/home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/restore.py”，第38行，在 还原（“/home/kayin/PycharmProjects/text-classify/hello.chk”） 文件“/home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/restore.py”，第27行，在restore中 saver=tf.train.saver（） 文件“/home/kaiyin/virtualenvs/tensorflow/lib/python3.5/site packages/tensorflow/python/training/saver.py”，第1040行，在init self.build（） 文件“/home/kaiyin/virtualenvs/tensorflow/lib/python3.5/site packages/tensorflow/python/training/saver.py”，第1061行，内部版本 raise VALUERROR（“无需保存的变量”） ValueError:没有要保存的变量
  进程已完成，退出代码为1

我可以接受前两个问题，但第三个问题是一个真正的拦路虎。究竟为什么每次我想恢复会话时都需要保存会话？由于没有全局会话对象，

save

函数如何产生如此大的影响也有点神秘

Tensorflow版本：1.0.1

Python 3.5.2

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Ubuntu 16.04我整天头痛

刚刚解决：

正确的方法是在调用restore（）之前需要重新初始化所有变量

例如，在cifar10项目中（-188行）

如果要恢复以前保存的变量

首先需要调用推断（）来初始化所有变量 然后调用restore（）

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重新初始化

def restore(checkpoint_file=chk_file):
    with tf.Session() as session:
        x = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="x")
        y = tf.Variable(initial_value=[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], name="y")
        saver = tf.train.Saver()
        saver.restore(sess=session, save_path=checkpoint_file)
        print(session.run(tf.global_variables()[1]))
        print(tf.global_variables()[0])
        # print(session.run(tf.get_variable("x", shape=(3, ))))

def reset():
    tf.reset_default_graph()

restore("/home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/hello.chk")

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你为什么要腌制储蓄罐？对不起。这是一个实验，现在删除谢谢你的输入，但在阅读了你的答案后，我仍然不知道应该做什么。你能写些代码澄清一下吗？谢谢