我有两个张量流图。一个用于培训，另一个用于评估。它们共享许多变量名。在评估模型时，我想将所有变量值从训练图复制到测试图。显然，我可以通过tf.train.Saver来做到这一点，但是这种解决方案对我来说似乎不太合适，尤其是我们必须为此使用磁盘的事实。
当您谈论多个图形时，我假设您的意思是：
g1 = tf.Graph()
with g1.as_default():
# add your stuff
g2 = tf.Graph()
with g2.as_default():
# add other stuff
如果这是正确的，那么您确定您确实需要两个图吗？您不能有一个由两个连接的组件组成的图形吗？
不建议使用多个图形（第47页），因为：
- 多个图需要多个会话，默认情况下每个会话都会尝试使用所有可用资源
- 如果不通过python / numpy传递数据，则无法在它们之间传递数据，这在分布式环境中不起作用
- 最好在一个图中断开子图的连接
这也为您提供了一种如何在非分布式设置中传递变量的解决方案。
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