我在尝试在训练结束时保存模型，并在每次训练开始时恢复它。我按照这个链接的指示操作。

    saver = tf.train.Saver()    with tf.Session(graph=graph) as session:        # 初始化权重和偏置        tf.global_variables_initializer().run()        new_saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta')        new_saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))        W1 = session.run(W)        print(W1)        for curr_epoch in range(num_epochs):            train_cost = train_ler = 0            start = time.time()            for batch in range(num_batches_per_epoch):                ...一些训练代码...        W2 = session.run(W)        print(W2)        save_path = saver.save(session, "models/model")

但它出现了以下错误：

--->  new_saver.restore(session, tf.train.latest_checkpoint('./'))SystemError: <built-in function TF_Run> returned a result with an error set

谁能帮帮我吗？非常感谢！

回答：

如果你要使用 ./ 来加载模型，你必须确保你的控制台（你用来启动Python程序的）实际设置在那个目录（models/）。但在这种情况下，它会将你的新数据保存到一个新目录中。所以应该使用 ./models/ 来加载。

（另外，你不需要初始化变量，恢复操作会帮你完成这个步骤。）