tensorflow用于自己的数据集时，在用saver.restore导入模型到Session中，导入语句报错，异常链终止时提示：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError exception str() failed
其实我认为相当一部分python程序错误不能从异常链中读出问题所在，当然也可能是我智商限制了自己推理不出来问题。
其实大多是参数问题，比如这个问题我自己看我的代码模型没有毛病，后来发现自己在导入一个模型的时候，忘了修改模型参数与自己train时候用到的参数匹配。train时候用的模型有4个输出，原先用于mnist数据集的模型有10个输出，在修改后程序正常运行。
概括地讲，你在restore的时候必须保证当先代码构建的模型与原模型参数匹配，如果不匹配则会报错。当然这个问题尤其在你有多个载入模块的时候，需要仔细校验每一个载入模块的参数类型，数目是否与原来train时候的参数数目匹配。唯有如此，才能使自己的模型得到验证工作
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