从NN恢复TensorFlow不起作用

是指在使用TensorFlow进行神经网络训练时，尝试从检查点（checkpoint）或保存的模型中恢复网络参数，但恢复过程中遇到了问题，无法成功恢复网络。

可能的原因包括：

1. 检查点文件路径错误：在恢复网络参数时，需要指定正确的检查点文件路径。检查点文件通常由TensorFlow自动保存，包括模型的权重、偏置等参数。如果路径错误或文件不存在，恢复过程将失败。
2. 模型结构不匹配：在恢复网络参数时，需要确保模型结构与保存的模型一致。如果模型结构不匹配，例如网络层的数量或参数个数不同，恢复过程将失败。
3. TensorFlow版本不兼容：TensorFlow的不同版本之间可能存在兼容性问题。如果使用的TensorFlow版本与保存模型时的版本不一致，恢复过程可能会失败。建议使用相同版本的TensorFlow进行训练和恢复。
4. 模型保存方式不正确：在保存模型时，需要使用TensorFlow提供的正确方式进行保存，例如使用tf.train.Saver()类保存模型参数。如果保存方式不正确，恢复过程可能会失败。

解决这个问题的方法包括：

1. 检查检查点文件路径：确保指定的检查点文件路径正确，并且文件存在。
2. 检查模型结构：确保恢复网络时使用的模型结构与保存的模型一致，包括网络层的数量和参数个数。
3. 确认TensorFlow版本兼容性：使用相同版本的TensorFlow进行训练和恢复，以确保兼容性。
4. 使用正确的保存方式：在保存模型时，使用TensorFlow提供的正确方式进行保存，例如使用tf.train.Saver()类保存模型参数。

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