我训练了一个具有固定批量大小的 RNN，但现在我想修改我保存的图形tf.train.Saver以具有批量大小 1 以进行推理。我该怎么办？
session = tf.InteractiveSession()
saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
saver.restore(session, 'model.ckpt')
实现这一目标的一种方法是在测试时重建一个不同的（尽管兼容）网络，并将恢复限制为仅权重。
在训练中，
net = make_my_net(batch_size)
...
saver.save(session, model_name)
在测试过程中，
net = make_my_net(1)
...
saver.restore(session, model_name)
后者将用之前保存的值替换变量值（包括网络权重）。您不必根据文档初始化要覆盖的变量，尽管我相信并非总是如此。
请注意，重建不同的网络使您有机会构建更清晰的测试网络，例如通过删除诸如 dropout 之类的层。
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