単純な密なTensorflowグラフをプログラムで再利用するにはどうすればよいですか？

私はTensorflowを初めて使用し、単純なプログラムを使用して高密度レイヤーを保存および復元する方法を見つけようとしていました。次の簡単なプログラムを使用して、グラフを初期化して保存しました。

from __future__ import absolute_import, division, print_function

import os

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1], [2], [3], [4]], dtype=tf.float32,name = "x" )
y_true = tf.constant([[0], [-1], [-2], [-3]], dtype=tf.float32, name = "y_t")

linear_model = tf.layers.Dense(units=1, name = "sutej")

y_pred = linear_model(x)
loss = tf.losses.mean_squared_error(labels=y_true, predictions=y_pred)

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)

init = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session()
sess.run(init)

for i in range(1000):
  _, loss_value = sess.run((train, loss))
  print(loss_value)

all_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)
print(all_vars)
for v in all_vars:
    v_ = sess.run(v)
    print(v_)

print(sess.run(y_pred))

saver = tf.train.Saver()

saver.save(sess, '/home/sutej/Tensorflow/newsave/newsave',global_step=1000)

そして、グラフを復元するための次のコード

from __future__ import absolute_import, division, print_function

import os

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('/home/sutej/Tensorflow/newsave/newsave-1000.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('/home/sutej/Tensorflow/newsave/'))

graph = tf.get_default_graph()
x=graph.get_tensor_by_name('x:0')
y_true=graph.get_tensor_by_name('y_t:0')

graph = tf.get_default_graph()

all_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)
print(all_vars)
for v in all_vars:
    v_ = sess.run(v)
    print(v_)

print(sess.run('sutej/kernel:0'))


print(sess.run(tf.layers.dense(inputs=x,units=1,name = 'sutej', reuse=True)))

出力では、グラフが復元され、保存されたファイルの定数、バイアス、重みが復元されていることがわかります。しかし、入力を高密度レイヤー（復元コードの最後の行）に渡そうとすると、エラーが発生します。出力ログは以下のとおりです。

[<tf.Variable 'sutej/kernel:0' shape=(1, 1) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'sutej/bias:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>]
[[-0.98440635]]
[0.95415276]
[[-0.98440635]]
Traceback (most recent call last):
  File "load_saver.py", line 26, in <module>
    print(sess.run(tf.layers.dense(inputs=x,units=1,name = 'sutej', reuse=True)))
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/layers/core.py", line 253, in dense
    return layer.apply(inputs)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/layers/base.py", line 828, in apply
    return self.__call__(inputs, *args, **kwargs)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/layers/base.py", line 699, in __call__
    self.build(input_shapes)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/layers/core.py", line 138, in build
    trainable=True)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/layers/base.py", line 546, in add_variable
    partitioner=partitioner)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/checkpointable.py", line 436, in _add_variable_with_custom_getter
    **kwargs_for_getter)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 1317, in get_variable
    constraint=constraint)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 1079, in get_variable
    constraint=constraint)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 425, in get_variable
    constraint=constraint)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 394, in _true_getter
    use_resource=use_resource, constraint=constraint)
  File "/home/sutej/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 751, in _get_single_variable
    "reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?" % name)
ValueError: Variable sutej/kernel does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?

私が間違っているのは何ですか？そして、どうすればそれを回避できますか？カーネルを手動で乗算してバイアスを追加したくはありませんprint(sess.run(y_pred))が、コードの最初の部分のように、よりエレガントなものを探しています。

お手伝いありがとう。