使用import_meta_graph恢复图形时未创建变量？

使用import_meta_graph恢复图形时未创建变量是指在使用TensorFlow的import_meta_graph函数加载模型图时，发现模型图中的某些变量在当前会话中未被创建。

解决这个问题的方法是确保在加载模型图之前，先创建所有需要的变量。可以通过以下步骤来解决：

1. 确保模型图的.meta文件和相关的checkpoint文件都存在，并且路径正确。
2. 创建一个新的TensorFlow会话。
3. 使用import_meta_graph函数加载模型图，这将返回一个Graph对象。
4. 在加载模型图之前，使用tf.global_variables_initializer()函数初始化所有变量。
5. 使用tf.get_collection函数获取模型图中定义的所有变量，并将其存储在一个变量列表中。
6. 遍历变量列表，对于每个变量，使用tf.get_variable函数创建一个与之相同名称和形状的变量。
7. 使用tf.train.Saver函数加载模型图中的变量值到新创建的变量中。
8. 现在，您可以使用新创建的变量进行推理或训练。

以下是一个示例代码，演示了如何解决这个问题：

import tensorflow as tf

# 创建一个新的TensorFlow会话
sess = tf.Session()

# 加载模型图
saver = tf.train.import_meta_graph('path/to/model.meta')

# 初始化所有变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 获取模型图中定义的所有变量
variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)

# 创建与模型图中变量相同名称和形状的变量
for var in variables:
    tf.get_variable(var.name, shape=var.shape)

# 加载模型图中的变量值到新创建的变量中
saver.restore(sess, 'path/to/model')

# 现在，您可以使用新创建的变量进行推理或训练

在这个示例中，我们首先创建一个新的TensorFlow会话，并使用import_meta_graph函数加载模型图。然后，我们使用tf.global_variables_initializer()函数初始化所有变量，并使用tf.get_collection函数获取模型图中定义的所有变量。接下来，我们遍历变量列表，使用tf.get_variable函数创建与模型图中变量相同名称和形状的变量。最后，我们使用tf.train.Saver函数加载模型图中的变量值到新创建的变量中。现在，您可以使用新创建的变量进行推理或训练。

请注意，这只是解决使用import_meta_graph恢复图形时未创建变量的一种方法，具体解决方法可能因您的代码和环境而异。如果问题仍然存在，请检查您的代码和模型图，确保没有其他错误导致变量未被创建。