恢复同一图中的两个tensorflow模型

恢复同一图中的两个 TensorFlow 模型是指在 TensorFlow 中加载和使用两个预训练的模型，这两个模型可以在同一个图中进行操作和计算。

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.train.import_meta_graph() 方法加载模型的元图（meta graph），然后使用 tf.train.Saver() 方法恢复模型的权重和变量。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载第一个模型的元图和权重
saver1 = tf.train.import_meta_graph('model1.meta')
saver1.restore(sess, 'model1')

# 加载第二个模型的元图和权重
saver2 = tf.train.import_meta_graph('model2.meta')
saver2.restore(sess, 'model2')

# 获取第一个模型的输入和输出节点
graph1 = tf.get_default_graph()
input1 = graph1.get_tensor_by_name('input1:0')
output1 = graph1.get_tensor_by_name('output1:0')

# 获取第二个模型的输入和输出节点
graph2 = tf.get_default_graph()
input2 = graph2.get_tensor_by_name('input2:0')
output2 = graph2.get_tensor_by_name('output2:0')

# 使用两个模型进行计算
result1 = sess.run(output1, feed_dict={input1: data})
result2 = sess.run(output2, feed_dict={input2: result1})

在上述代码中，首先使用 tf.train.import_meta_graph() 方法加载两个模型的元图，然后使用 tf.train.Saver() 方法恢复模型的权重和变量。接下来，通过 tf.get_default_graph() 获取每个模型的默认图，并使用 get_tensor_by_name() 方法获取输入和输出节点。最后，可以使用这两个模型进行计算，将第一个模型的输出作为第二个模型的输入。

需要注意的是，加载和恢复模型的过程需要在 TensorFlow 的会话（session）中进行。另外，具体的模型文件路径和节点名称需要根据实际情况进行修改。

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