Tensorflow：如何正确地恢复张量

Question

对不起，这个新手问题，但我有一些麻烦学习张量流。我知道关于ML（线性回归，nn，cnn，感知器，Kmeans等）的基本知识，但我对某个特定的图书馆没有任何经验。

我目前正在学习如何保存和从图中恢复数据。 在我的例子，我有一个张量形状等于[168,8,8]它被命名为saved_tensor

但我不知道如何正确地恢复它，下面我所到目前为止。 正如你所看到的，这是工作时的形状是恒定的，你会想象，形状可以是形式[X，8,8]

1. 可以请人指导我这个？
   我相信我必须挖掘重塑（我做btw），但我不知道如何修改下面的简单代码。
2. 能否请您推荐在Tensorflow一个 实用指南（其它官方文件 我发现有点难学）（SAW即将到来的书籍Delip 饶/ Tensorflow或霍尔迪托雷斯/第一接触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 # 

问候， 皮埃尔

发现以下网站了解tensorflow从开始：http://learningtensorflow.com

Answer 1

尝试创建不带初始值的变量，并使用validate_shape = False，然后运行还原过程。