从张量流渴望执行中保存的检查点进行推断

Question

嗨，我正在使用tesnorflow急切执行来训练我的模型并在历时完成之后保存检查点。

我想知道如何使用保存的检查点来推断测试数据。

以下方法是否正确：

def restore_model(self):

    """ Function to restore trained model.
    """
    with tf.device(self.device):

        # Run the model once to initialize variables
        dummy_input = tf.constant(tf.zeros((1,256,256,3)))
        dummy_pred = self.predict(dummy_input, training=False)
        # Restore the variables of the model
        saver = tfe.Saver(self.variables)
        saver.restore(tf.train.latest_checkpoint
                      (r"C:\path-tocheckpoint-folder\train_chkpt")
self.restore_model()

但是我收到错误消息：

  

NotFoundError：从检查点还原失败。这很可能是由于检查点缺少变量名或其他图形键。请确保您没有更改基于检查点的预期图形。原始错误：   在检查点[Op：RestoreV2]中找不到密钥conv2d_90 / bias

如何在急切的执行张量流中解决这个问题？