我创建了一个LSTM模型并对其进行了训练。每走一百步，我都会使用tf.saver来保存它。
保存模型，可以毫无问题地恢复。但是，当我恢复它时，它表现非常糟糕。
错误非常高，就像它根本没有受过训练一样。我在网上搜索，有些人说也应该保存LSTM状态。我试图通过numpy保存功能保存状态numpy对象。
但是，使用tensorflow保存的模型+状态文件，它仍然无法正常工作。表现极差。有什么想法吗？
更新1.恢复代码
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
saver = tf.train.Saver( )
saver.restore(sess, "model-450")