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我試圖使用Estimators而不是自行實施訓練循環。我正在使用MNIST數據上的自動編碼器。我有一個training_model_fn函數來構建包含輸入，模型，損失，優化器和摘要的訓練模型。我可以訓練它，一切都很順利，但是當我試圖只加載解碼器部分時 - 它失敗了。從model_dir部分加載tf.contrib.learn.Estimators（僅在自動編碼器設置中加載解碼器權重）
我希望解碼器模型得到encoded矢量作爲輸入，並運行通過網絡的相同解碼部分（與以前學習的權重）在最後生成decoded圖像。
我已經創建了一個與訓練一個分享一些代碼，只創建模型的相關部分的另一個decoded_model_fn功能，但是當我試圖加載Estimator有：
est = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=decoder_model_fn, model_dir=...)
est.predict(input_fn=...)
我得到以下錯誤：
...
NotFoundError: Key ... not found in checkpoint ...
...
我認爲Estimator試圖從檢查點加載的所有變量，顯然我的解碼器模型沒有包含所有的人。
有誰知道我可以從存儲的會話中部分加載變量嗎？我期望ignore_unknowns標誌，但找不到任何類似的東西。
任何我應該如何使用Estimator自動編碼器模型的例子？