保存/恢复tensorflow模型的权重

我正在尝试保存和恢复tensorflow模型的参数。代码确实将参数保存到给定的路径，但是当我尝试恢复最后一个检查点、执行操作，然后再次保存时，它不会返回最后一个检查点。我该怎么办

import tensorflow as tf
import os



v1 = tf.Variable(1.32, name="v1")
v2 = tf.Variable(1.33, name="v2")


saver = tf.train.Saver()

init = tf.initialize_all_variables()


with tf.Session() as sess:


    sess.run(init)


    print (v2.eval(sess)) 

    saver.save(sess, "/tmp/model")
    print("Model restored.")


for i in range(10):

    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(os.path.dirname('/tmp/'))

    print(ckpt)

    sess = tf.Session()

    if(ckpt and ckpt.model_checkpoint_path):


        saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)

        x = sess.run("v2:0")
        x = x + 1

        print(x)


        saver.save(sess, "/tmp/model", global_step = i)

        sess.close()

---

在第一次保存图形后，您是否尝试过重置它（tf.reset_default_graph（））。我尝试过，但当我尝试还原参数时，它显示了此错误，文件“test.py”，第44行，在v1=v1+1类型错误：无法将int转换为字节