Tensorflow 如何使用tf.Estimator忽略不在检查点中的变量？

我正在使用

tf.Estimator

来训练和评估我的模型。在评估过程中，我想使用tensorboard投影仪可视化。为此，我需要创建一个变量，并用我想要可视化的特性填充它。我的

型号fn

如下所示：

def模型_fn（…）：
....
预测=净（特征，is\U培训=is\U培训）
...
如果mode==ModeKeys.EVAL：
嵌入变量=tf.get变量（“特征嵌入”，…）
更新嵌入=嵌入变量赋值（预测）
....     

问题是

嵌入\u var

只出现在求值图中。这会导致以下错误

NotFoundError（回溯见上文）：在检查点中未找到关键功能\u嵌入

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有什么想法吗？

你能把它变成局部变量吗？这就是度量的作用。所以它应该是

tf.get_变量（“feature_嵌入”，collections=[tf.GraphKeys.LOCAL_变量]，…）