张量流中保存和恢复模型之间的值差异

Question

在训练期间，我试图将变量保存在检查点文件中。我使用以下代码：

if step % 1000 == 0 or (step + 1) == FLAGS.max_steps:
    checkpoint_path = os.path.join(FLAGS.train_dir, 'model.ckpt')
    saver4=tf.train.Saver(tf.all_variables())
    saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=step)

    a1=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("local3/weights:0")
    a1eval=a1.eval()

    saver4.save(sess, checkpoint_path+"_4", global_step=step)

但是，评估变量local3/weights:0为a1eval并且在恢复检查点后随后评估的相同变量是不同的（我使用两个储存器进行测试，它们都恢复了错误的值）。 可以发生什么？