如何评估张量流中的分区变量？

Question

我在图中有一个很大的分区变量，训练完模型后，我需要对其进行评估并用python代码进行一些操作。但是评估似乎无效。

例如：

import tensorflow as tf

partitioned_var = tf.get_variable(
    initializer=tf.initializers.truncated_normal(),
    name="partitioned_var", 
    shape=(100_000, 100),
    partitioner=tf.fixed_size_partitioner(num_shards=3, axis=0))

simple_var = tf.get_variable(
    initializer=tf.initializers.truncated_normal(),
    name="example",
    shape=(100_000, 100))


with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    _ = sess.run(simple_var)
    print("eval works in case if variable is not partitioned")
    partitioned_var_numpy = sess.run(partitioned_var)

错误：

Can not convert a PartitionedVariable into a Tensor or Operation.

关于如何评估分区变量的任何想法？