TensorFlow Estimator无法训练第二组完全连接的层

Question

我有一个Estimator，用一种特殊的损失函数训练CNN。一旦完成训练，我想拥有相同的Estimator，使用已经训练过的卷积层训练一组新的完全连接的层，以及一个新的损失函数。这些必须一个接一个地完成。

当尝试开始训练第二组完全连接的层时，我遇到以下错误：

NotFoundError (see above for traceback): Key OptimizeLoss/inception_module_1_path_1/batch_normalization/beta/Adam not found in checkpoint
 [[Node: save/RestoreV2_22 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](_arg_save/Const_0_0, save/RestoreV2_22/tensor_names, save/RestoreV2_22/shape_and_slices)]]
 [[Node: save/RestoreV2_21/_1 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_280_save/RestoreV2_21", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]()]]

似乎它需要已经设置了第二个损失函数，但我认为这是在运行model_fn时完成的。 Estimator正在使用两个连续的Estimator.train方法调用进行训练。