终于找到bug原因！记一下；还是不熟悉平台的原因造成的！

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Q：为什么会出现两个模型对象在同一个文件中一起运行，当直接读取他们分开运行时训练出来的模型会出错，而且总是有一个正确，一个读取错误？ 而 直接在同一个文件又训练又重新加载模型预测不出错，而且更诡异的是此时用分文件里的对象加载模型不会出错？

model.py,里面含有 ModelV 和 ModelP，另外还有 modelP.py 和 modelV.py 分别只含有 ModelP 和 ModeV 这两个对象，先使用 modelP.py 和 modelV.py 分别训练好模型，然后再在 model.py 里加载进来：

# -*- coding: utf8 -*-

import tensorflow as tf

class ModelV():

 def __init__(self):

  self.v1 = tf.Variable(66, name="v1")
  self.v2 = tf.Variable(77, name="v2")
  self.save_path = "model_v/model.ckpt"
  self.init = tf.global_variables_initializer()
  self.saver = tf.train.Saver()
  self.sess = tf.Session()

 def train(self):
  self.sess.run(self.init)
  print 'v2', self.v2.eval(self.sess)

  self.saver.save(self.sess, self.save_path)
  print "ModelV saved."

 def predict(self):

  all_vars = tf.trainable_variables()
  for v in all_vars:
   print(v.name)
  self.saver.restore(self.sess, self.save_path)
  print "ModelV restored."
  print 'v2', self.v2.eval(self.sess)
  print '------------------------------------------------------------------'

class ModelP():

 def __init__(self):

  self.p1 = tf.Variable(88, name="p1")
  self.p2 = tf.Variable(99, name="p2")
  self.save_path = "model_p/model.ckpt"
  self.init = tf.global_variables_initializer()
  self.saver = tf.train.Saver()
  self.sess = tf.Session()

 def train(self):
  self.sess.run(self.init)
  print 'p2', self.p2.eval(self.sess)

  self.saver.save(self.sess, self.save_path)
  print "ModelP saved."

 def predict(self):

  all_vars = tf.trainable_variables()
  for v in all_vars:
   print v.name
  self.saver.restore(self.sess, self.save_path)
  print "ModelP restored."
  print 'p2', self.p2.eval(self.sess)
  print '---------------------------------------------------------------------'


if __name__ == '__main__':
 v = ModelV()
 p = ModelP()
 v.predict()
 #v.train()
 p.predict() 
 #p.train()

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