恢复的张量流模型的不良行为

Question

我有一个tensorflow模型，每次需要使用它都可以成功还原。

我使用以下方法恢复模型：

model1 = tf.train.import_meta_graph("models/model.meta")
model1.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint("models/"))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
graph_model1 = tf.get_default_graph()

我检查了图，所有张量都在其中，并带有适当的大小和名称，因此恢复工作正常。

但是，当我尝试查看感兴趣的张量weights的值时，每次运行计算时，都会得到一个不同的值列表。我使用简单的

检查值

    weights = graph_model1.get_tensor_by_name("weights:0")
    print(weights.eval())

我不知道发生了什么。我检查了这个问题Random behavior when restoring saved Tensorflow model，并在intellij环境中（在“运行/调试配置”内部）设置了PYTHONHASHSEED = 0。但是随机行为仍然发生。知道这是什么以及如何处理吗？我需要恢复值才能做出预测，但这会毁了一切。