加载Tensorflow检查点失败，与Tensorflow 2.2兼容信息？

我一直在使用tensorflow估计器API来训练模型。我以这种方式保存和加载检查点：

estimator=tf.keras.estimator.model_to_estimator(keras_model=keras_model, model_dir=checkpoints_dir)

estimator.train  ...

estimator.predict ...

这工作正常，我一直在保存检查点文件，如下所示：

model.ckpt.data-00000-of-000001
model.ckpt.index
model.ckpt.meta

然而，我尝试加载一个使用tensorflow 1.15和tensorflow 2.2（在google colab上）创建的检查点，现在我收到一条错误消息。 检查点文件是否与tensorflow 1.15 forward兼容？我应该导出一个“SavedModel”吗？我想为google colab笔记本分发一个检查点文件

我真的不明白Tensorflow文档中的检查点兼容性是如何在版本之间工作的。有什么帮助吗

错误消息是：

NotFoundError:在检查点中找不到关键估计器\全局\步骤/.属性/变量\值 [{{node save/RestoreV2}}]]

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

NotFoundError回溯（最近一次调用上次） NotFoundError:在检查点中找不到关键估计器\全局\步骤/.属性/变量\值 [[node save/RestoreV2（定义于/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow_estimator/python/estimator/keras.py:332）]]

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

运行时错误回溯（上次最近调用） 运行时错误：在检查点中找不到键\u可检查点\u对象\u图形

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

NotFoundError回溯（最近一次调用上次） NotFoundError:在检查点中找不到键\u可检查点\u对象\u图形

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

NotFoundError回溯（最近一次调用上次） /还原中的usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/training/saver.py（self、sess、save_path） 1313#有用的信息（b/110263146） 1314用消息引发\u包裹\u恢复\u错误\u( ->1315 err，“缺少变量名或其他图形键”） 1316 1317#这是一个基于对象的检查点。我们将打印一条警告，然后执行

NotFoundError:从检查点还原失败。这很可能是由于检查点中缺少变量名或其他图形键造成的。请确保您没有根据检查点更改预期的图形。原始错误：

在检查点中找不到键估计器\全局\步骤/.属性/变量\值 [[node save/RestoreV2（定义于/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow_estimator/python/estimator/keras.py:332）]]

如果我像下面的消息一样更改tensorflow版本，一切正常

注：当前TensorFlow版本为2.2.0-rc1。要使用TF1.x来代替， 重新启动运行时（Ctrl+M.）并运行“%tensorflow_1.x版” 在运行“导入tensorflow”之前