Tensorflow 版本 =1.8.0我正在嘗試使用 Tensorflow 中的一個中間檢查點文件來恢復我的模型。默認情況下，Tensorflow 將采用最后保存的檢查點文件。例如，該文件夾包含以下文件：checkpoint model-56000.index model-56000.data-00000-of-00001 model-56000.meta model-57000.index model-57000.data-00000-of-00001 model-57000.meta默認情況下，Tensorflow 加載最后的 57K 檢查點，但出于某些原因，我想加載 56K 檢查點的權重。以下是我用于恢復模型的代碼：def load_G(self, checkpoint_dir):    print(" [*] Reading checkpoints of G...")    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir)    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:        ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path)        self.saver_gen.restore(self.sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))        return True    else:        return False從 Tensorflow 的頁面，我讀到 tf.train.get_checkpoint_state()，我可以指定 tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir, latest_filename=None)。但我想不通，我應該為 latest_filename 寫什么。我嘗試編寫 latest_filename = model-56000 但這并沒有加載模型。我也嘗試編寫 latest_filename = model-56000.meta。那也沒有用。那么，在 Tensorflow 中加載一些中間檢查點文件的正確方法是什么？