如何恢复Tensorflow-Slim预训练模型？

Question

使用Tensorflow 1.3 slim models，我们可以访问许多预先训练过的模型。通常他们有三个。例如，对于MobileNet：

67903136 Jun 14 00:15 mobilenet_v1_1.0_224.ckpt.data-00000-of-00001
19954 Jun 14 00:15 mobilenet_v1_1.0_224.ckpt.index
4319476 Jun 14 00:15 mobilenet_v1_1.0_224.ckpt.meta

显然，传统的访问权重的方法不起作用：

saver = tf.train.import_meta_graph("path/your/meta/file")
saver.restore("path/to/data/file")

graph = tf.get_default_graph()
writer = tf.summary.FileWriter("path/to/write/graph")
writer.add_graph(graph)

这会出错：

ValueError: No op named SSTableReaderV2 in defined operations.

使用后端类Event_accumulator只会返回空数组：

import tensorflow as tf
from tensorboard.backend.event_processing.event_accumulator import EventAccumulator
event_acc = EventAccumulator('${CHKPNT_DIR}')
event_acc.Reload()

# Show all tags in the log file
print(event_acc.Tags())

有没有办法解决此问题以查看权重？ 我看到有人试图使用Slim-git来制作frozen models（.pb），但输出.pb文件的Scalars在被tensorboard读取时返回空。