在Tensorflow中保存模型时丢弃数据集迭代器

Question

我正在尝试使用以下说明保存模型：

saver = tf.train.Saver(tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='Vgg16'))  # Init saver

我的模型是VGG16 CNN网络，其层在Vgg16范围内进行组织：

问题是恢复模型后，我仍然可以看到DataPipe模块（在其他模块之间）。我做错了什么？ 这些是我用来恢复经过训练的模型的代码：

checkpoint_file = tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.checkpoint_dir)
saver = tf.train.import_meta_graph("{}.meta".format(checkpoint_file))
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, checkpoint_file)

有什么主意吗？