克隆张量流模型，并在原始培训时冻结克隆

Question

说我有一些A类，它有：

0）张量流模型

1）训练运行图表并训练我的模型的训练方法

2）使用save and restore

的保护程序

3）预测方法

4）模型外部的一些属性

一些伪代码

A.sess = tf.Session()
iteration = 0
while True:
    A.train(data)

    if iteration % 50000:
        A.saver.save(path)  # might be relevant? Maybe not to this question
        # help here as detailed below? 
        b_sess = tf.Session()
        B = some_copy_method(A)
        B.sess = b_sess

        threads = []
        for thread in threads:
            # thread B

我想实现以下目标：

复制A，将其分配给B，并将模型冻结在B中，以便A可以继续训练，而B可以用作我们的“下一个最佳”模型

问题：

1）我是否需要为B创建新的图表会话？我是否需要为我生成的每个线程创建一个新的图形会话？

2）如果我使用tf.train.restore“复制”A到B，我的模型外部的属性是否会被恢复？