如何在不重置/删除tensorflow中的整个图的情况下重置图的权重？

import tensorflow as tf

# 定义模型的计算图
def build_model():
    # 构建模型的各个层和权重
    # ...

    # 返回模型的输入和输出节点
    return inputs, outputs

# 构建模型的计算图
inputs, outputs = build_model()

# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()

# 保存模型的权重
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver.save(sess, 'model_weights.ckpt')

# 重置图的权重
def reset_weights():
    # 重置权重前，先清除默认图
    tf.reset_default_graph()

    # 重新构建模型的计算图
    inputs, outputs = build_model()

    # 创建一个Saver对象
    saver = tf.train.Saver()

    # 加载之前保存的模型权重
    with tf.Session() as sess:
        saver.restore(sess, 'model_weights.ckpt')

        # 获取所有可训练的变量
        trainable_vars = tf.trainable_variables()

        # 重置所有可训练变量的权重
        for var in trainable_vars:
            sess.run(tf.variables_initializer([var]))