TensorFlow估计器正确地恢复了所有变量，但之后损失激增

可能是由于以下原因之一：

1. 数据质量问题：损失激增可能是由于输入数据中存在异常值、噪声或错误标签等问题导致的。在处理数据之前，应该进行数据清洗、预处理和验证，以确保数据的质量和准确性。
2. 模型复杂度问题：如果模型过于复杂，可能会导致过拟合现象，即模型在训练集上表现良好，但在测试集或实际应用中表现不佳。可以尝试减小模型的复杂度，例如减少隐藏层的数量或神经元的数量，或者使用正则化技术来控制模型的复杂度。
3. 学习率问题：学习率是控制模型参数更新速度的重要超参数。如果学习率设置过高，可能会导致损失函数在训练过程中发散而不收敛。可以尝试降低学习率，或使用自适应学习率算法（如Adam优化器）来自动调整学习率。
4. 训练数据不足问题：如果训练数据量过小，模型可能无法充分学习数据的特征和模式，从而导致损失激增。可以尝试增加训练数据量，或使用数据增强技术来扩充训练数据集。
5. 模型初始化问题：模型参数的初始化对训练的收敛性和性能有重要影响。如果模型参数初始化不合适，可能会导致损失激增。可以尝试使用不同的初始化方法，如Xavier或He初始化，或者使用预训练的模型参数进行初始化。

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请注意，以上答案仅供参考，具体情况需要根据实际情况进行分析和调试。