Tensorflow：如何正確地恢復張量

Question

對不起，這個新手問題，但我有一些麻煩學習張量流。我知道關於ML（線性迴歸，nn，cnn，感知器，Kmeans等）的基本知識，但我對某個特定的圖書館沒有任何經驗。

我目前正在學習如何保存和從圖中恢復數據。 在我的例子，我有一個張量形狀等於[168,8,8]它被命名爲saved_tensor

但我不知道如何正確地恢復它，下面我所到目前爲止。 正如你所看到的，這是工作時的形狀是恆定的，你會想象，形狀可以是形式[X，8,8]

1. 可以請人指導我這個？
   我相信我必須挖掘重塑（我做btw），但我不知道如何修改下面的簡單代碼。
2. 能否請您推薦在Tensorflow一個 實用指南（其它官方文件 我發現有點難學）（SAW即將到來的書籍Delip 饒/ Tensorflow或霍爾迪託雷斯/第一接觸Tensorflow）

t = tf.zeros((168,8,8),tf.double) 
    ten = tf.Variable(t, name="saved_tensor") 

    saver = tf.train.Saver() 
    with tf.Session() as sess: 
     saver.restore(sess, Path) 
     print("Model restored.") 
     print(ten.eval()) 
     # sth else to do # 

問候， 皮埃爾

發現以下網站了解tensorflow從開始：http://learningtensorflow.com

Answer 1

嘗試創建不帶初始值的變量，並使用validate_shape = False，然後運行還原過程。