如何在tensorflow中将变量复制到另一个图形

我希望将tensorflow变量从一个旧图复制到一个新图，然后删除旧图并将新图作为默认图。下面是我的代码，但它引发了一个

AttributeError:“Graph”对象没有属性“variable1”

。我是tensorflow的新手。有谁能给我举个具体的例子吗

将tensorflow导入为tf
将numpy作为np导入
graph1=tf.Graph（）
使用graph1.as_default（）：
variable1=tf.Variable（np.array（[2.，-1.]），name='x1'）
initialize=tf.initialize\u所有变量（）
sess1=tf.Session（graph=graph1）
sess1.run（初始化）
打印（'sess1:'，variable1.eval（session=sess1））
graph2=tf.Graph（）
使用graph2.as_default（）：
variable2=tf.contrib.copy_graph.copy_variable_to_graph（graph1.variable1，graph2）
sess2=tf.Session（图=graph2）
#我想删除graph1和sess1，并将graph2和sess2设为此处的默认值。
打印（'sess2:'，variable2.eval（session=sess2））

tf.初始化所有变量（）。改用
tf.global\u variables\u initializer（）

您不需要

图形1.variable1

。只需传递

变量1

您忘记在第二个会话中初始化变量：

initialize2 = tf.global_variables_initializer()
sess2=tf.Session(graph=graph2)
sess2.run(initialize2)

因此，您的代码应该如下所示：

import tensorflow as tf
import numpy as np

graph1 = tf.Graph()
with graph1.as_default():
    variable1 = tf.Variable(np.array([2.,-1.]), name='x1')
    initialize = tf.global_variables_initializer()
    sess1=tf.Session(graph=graph1)
    sess1.run(initialize)
    print('sess1:',variable1.eval(session=sess1))

graph2 = tf.Graph()
with graph2.as_default():
    variable2=tf.contrib.copy_graph.copy_variable_to_graph(variable1,graph2)
    initialize2 = tf.global_variables_initializer()
    sess2=tf.Session(graph=graph2)
    sess2.run(initialize2)
    #I want to remove graph1 and sess1, ande make graph2 and sess2 as default here.
    print('sess2:',variable2.eval(session=sess2))

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如果变量初始值为初始值设定项类型，则不起作用