如何在我保存的TensorFlow模型中包含超参数？

Question

我目前将超参数保存为集合中的tf.constant：s，但要阅读它们，我必须对它们进行评估（例如sess.run）。是否有更好的方法可以将固定超参数包含在TensorFlow模型中，与TensorFlow服务，Google Cloud等兼容？

这就是我现在用图表保存超参数的方法：

hyperparameters = {'foo': foo,
                   'bar': bar}
for k, v in hyperparameters.items():
    tf.add_to_collection('CONSTANTS', tf.constant(value=v, name=k))

后来当我想从保存的图表中读取超参数时：

sess.run(tf.global_variables_initializer())

hyperparameters = {}
for c in tf.get_collection('CONSTANTS'):
    hyperparameters[c.op.name] = c.eval()