我訓練了一個具有固定批次大小的RNN，但是現在我想修改我用tf.train.Saver保存的圖表，使批量大小爲1以進行推斷。我怎麼去解決這個問題？如何在使用tf.train.Saver加載模型檢查點時修改張量形狀？
session = tf.InteractiveSession()
saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
saver.restore(session, 'model.ckpt')
實現此目的的一種方法是在測試時重建不同的（儘管兼容）網絡並將恢復限制爲僅權重。
在培訓過程中，
net = make_my_net(batch_size)
...
saver.save(session, model_name)
在測試過程中，
net = make_my_net(1)
...
saver.restore(session, model_name)
後者將取代變量（包括網絡權）與被先前保存的那些價值觀。根據documentation，您不必初始化即將覆蓋的變量，但我相信它並不總是如此。
請注意，重建不同的網絡使您有機會構建更清潔的測試網絡，通過刪除掉落等圖層。