我需要从Tensorflow中的检查点恢复tf.train.AdamOptimizer的状态，以便在不重置优化程序状态的情况下再次启动另一个数据集的训练。我知道解决方案是Saving the state of the AdaGrad algorithm in Tensorflow中提出的解决方案。但是，建议的解决方案只能使用tf.train.import_meta_graph，但我不想使用该方法。如果我尝试遵循该解决方案，当我调用tf.get_collection（“train_step”）时，我会获得一个空列表。你能建议我另一个解决方案吗？
谢谢。