Можно ли использовать тензор потока v1 для развертывания?

Question

Я использую tenorflow v 1.12 для запуска старого кода машинного обучения. Я пытаюсь разделить процесс обучения и тестирования на разные файлы. После обучения модели в течение определенного количества итераций я вызываю

train.py

restorer = tf.train.import_meta_graph(save_path + '.meta')
restorer.restore(sess, save_path)

. В файле теста я загружаю модель следующим образом:

test .py

with tf.Session() as sess:
    restorer = tf.train.import_meta_graph(save_path + '.meta')
    restorer.restore(sess, save_path = save_path)
    env_model = EnvModel() # create model used in do_eval function 
    est, actual, error = do_eval(test_df)

и в функции do_eval есть

est_next_state,loss = sess.run([env_model.est_next_state,env_model.loss],
feed_dict={env_model.cur_state:states,
                   env_model.next_state:next_states,
                   env_model.actions:actions,
                   env_model.done_flags:done_flags,
                   env_model.phase:False})

Я получаю ошибку tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value BatchNorm_1/moving_mean_5

Похоже, что в tenorflow v1, я я могу загрузить модель тензорного потока только в самом учебном скрипте?