从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators (在自动编码器设置中仅加载解码器权重)

从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators (在自动编码器设置中仅加载解码器权重)是指在TensorFlow中使用tf.contrib.learn库中的Estimators模块时，可以通过指定model_dir参数来加载已经训练好的模型。

Estimators是TensorFlow中的高级API，用于简化模型的构建、训练和评估过程。它提供了一种统一的接口，可以方便地使用不同的机器学习算法。

在使用Estimators加载模型时，可以通过设置model_dir参数来指定模型的保存路径。model_dir是一个字符串，表示模型保存的目录。加载模型时，Estimators会自动查找该目录下的checkpoint文件和其他相关文件。

对于自动编码器设置中仅加载解码器权重的情况，可以通过设置tf.contrib.learn.RunConfig对象的参数来实现。具体步骤如下：

创建一个tf.contrib.learn.RunConfig对象，并设置相应的参数。例如：

run_config = tf.contrib.learn.RunConfig(model_dir=model_dir, save_checkpoints_steps=1000)

其中，model_dir参数指定了模型保存的目录，save_checkpoints_steps参数表示每隔多少步保存一次模型。

创建Estimators对象，并传入上一步创建的run_config对象。例如：

estimator = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=model_fn, config=run_config)

其中，model_fn参数是一个函数，用于定义模型的结构和计算图。

加载模型。可以使用Estimators对象的load_weights方法来加载模型的权重。例如：

estimator.load_weights(weights_path, by_name=True)

其中，weights_path是解码器权重的文件路径。

通过以上步骤，就可以从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators，并且只加载解码器权重。这样可以方便地复用已经训练好的模型，在自动编码器等应用中进行解码操作。

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