тензор потока как восстановить и самостоятельно использовать декодер в фреймворке auto_encoder (encoder_decoder)

Question

В среде кодировщика-декодера я создал график модели следующим образом:

saver=tf.train.Saver()
with tf.variable_scope('encoder',inputs_placeholder):
   layer=tf.layers.dense(inputs_placeholder,512,activation=tf.n.relu)
   layer=tf.layers.dense(layer,512,activation=tf.n.relu)
   embeddings=tf.layers.dense(layer,10)

with tf.variable_scope('decoder',embedding):
   layer=tf.layers.dense(embeddings,512,activation=tf.n.relu)
   layer=tf.layers.dense(layer,self.data_dim,activation=tf.n.relu)

После обучения я использовал заставку для сохранения модели:

saver.save(sess,'./...ckpt')

Затем я восстановил обученнуюмодель:

with tf.Session() as sess:
   saver.restore(sess,'./...ckpt')

Мой вопрос: Как я могу восстановить и использовать только декодер?Поскольку единственным заполнителем является входной заполнитель, а на стороне внедрения нет заполнителя, Как я могу передать встраивание в декодер и получить вывод?

Я думаю, что потенциальным решением было бы восстановить модель и получитьпеременные декодера.Затем создайте декодер с такой же структурой, а затем назначьте переменные.Но как это реализовать?

Большое спасибо