从tensorflow中的检查点还原时出错

这是我正在编写的代码示例。我已将

model.ckpt

保存在与我的文件相同的目录中

但是，当我运行代码时，会出现一个错误，提示：

def test_neural_network():
    prediction = neural_network_model(x)
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for epoch in range(hm_epochs):
            saver.restore(sess, './model.ckpt')
        # more code here

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看起来您定义的模型与您保存的模型有些不同。尝试使用

saver=tf.train.import\u meta\u graph（'your\u model\u name.meta'）

而不是在

neural\u network\u model（）。运行train_neural_network现在给我的错误是ValueError：没有为任何变量提供梯度，请检查您的图形，查看变量之间不支持梯度的ops。
InvalidArgumentError (see above for traceback): Expected to restore a tensor of type float, got a tensor of type int32 instead: tensor_name = Variable
 [[Node: save/RestoreV2 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_save/Const_0, save/RestoreV2/tensor_names, save/RestoreV2/shape_and_slices)]]