我正在尝试使用tf.train.Saver（）来保存和恢复张量流图 . 为了保存图表，我正在进行如下操作：

saver = tf.train.Saver()
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    with sess.as_default():
          for ep in range(epoch):
                train_step.run(feed_dict={X: X_train,

                                    Y: y_train.reshape(-1,1)})


          saver.save(sess, 'my_test_model')

要恢复模型，我这样做：

with tf.Session() as sess:

            saver.restore(sess, 'my_test_model')

            test_accuracy = sess.run(x,feed_dict={X: X_valid,
                                Y: y_valid.reshape(-1,1)})
            mse_test=loss.eval(feed_dict={X: X_valid,
                                Y: y_valid.reshape(-1,1)})



            print(mse_test)

虽然在同一个笔记本中这样做，一切都很完美 . 但是当我试图在另一个笔记本中做同样的事情时，问题就开始了：在新笔记本中没有定义保护程序所以我试图再次将其定义为tf.train.Saver（）并得到错误ValueError：No要保存的变量 .

我也试过了

saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model.meta')
   saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))

但图形变量未保存在元文件中 .

有人遇到过类似的问题吗？我将不胜感激任何帮助 .

提前致谢！

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