Necesito escribir un programa en el que parte de los nodos de TensorFlow necesiten permanecer allí almacenando información global (principalmente variables y resúmenes), mientras que la otra parte debe cambiarse / reorganizarse a medida que se ejecuta el programa.

La forma en que lo hago ahora es reconstruir todo el gráfico en cada iteración. Pero luego, tengo que almacenar y cargar esa información manualmente desde / hacia archivos de punto de control o matrices numpy en cada iteración, lo que hace que mi código sea realmente desordenado y propenso a errores.

Me pregunto si hay una manera de eliminar / modificar parte de mi gráfico de cálculo en lugar de restablecer todo el gráfico.