如何在TensorFlow的新计算图中复用自编码器的编码部分？

我目前想到了两种可行的思路，但不确定有没有更优的方案，先跟你分享下我的设想：

• 同会话内直接复用编码子图：训练完自编码器之后，不用切换会话，直接把自编码器的编码子图作为输入，搭建新的计算图来完成后续任务。这种方式的优势在于无需额外处理权重的保存与加载，能直接衔接训练流程，减少IO操作带来的开销。
• 保存已训练权重的变体方案：先完成自编码器的训练，然后将训练好的权重保存到文件中。之后可以在全新的会话里加载这些预训练权重，再构建后续的网络结构——这其实是第一种方法的变体，但好处是可以把自编码器训练和后续任务的训练完全拆分开，甚至能在不同环境或者不同时间点执行，灵活性更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lay González