Python 如何在TensorFlow中获取估计器的默认会话？

我已经创建了一个估计器，并使用估计器的

export\u SavedModel（）

函数将其导出到一个SavedModel文件中

出于再现性的原因，我希望能够重新创建估计器，将变量加载到SavedModel文件中，然后调用

evaluate（）

，并获得相同的结果

我认为这样做的方法是创建SessionRunHook来进行加载，并将其传递给

evaluate（）

中的hooks参数，如下所示：

class myhook(tf.train.SessionRunHook):

    def begin(self):
        tf.saved_model.loader.load(tf.get_default_session(), ['serve'], '../best_model/1516075471/')


load_best_model_hook = myhook()

res2 = da_model.evaluate(test_input_fn, hooks=[load_best_model_hook])

但这会产生以下错误：

File "/home/user7891/Code/scratch.py", line 106, in begin
    tf.saved_model.loader.load(tf.get_default_session(), ['serve'], '../best_model/1516075471/')
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/saved_model/loader_impl.py", line 198, in load
    with sess.graph.as_default():
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'graph'

---

调用

begin（）

时，似乎没有创建会话。我无法在创建会话后覆盖

，因为此时无法修改图形。
估计器
中的
model\u dir
参数有什么问题？
model\u dir
仅适用于检查点，而不适用于
导出
函数中的SavedModel。我对我的模型进行了多个时代的训练，跟踪并保存了精度最高的模型。我不会保存每个检查点文件，因此提供最高精度的模型可能没有检查点文件。