作为基于 tensorflow 版本 2.12 和编码器解码器架构训练用于文本语言翻译的神经网络的结果，保存了具有权重的文件 - 检查点。
这是一个示例代码：
checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer, encoder=encoder, decoder=decoder)
checkpoint.save(file_prefix=checkpoint_prefix)
如何构建可以使用这些文件和权重进行预测的神经网络模型？
RError.com
在这个英文问题中，CO使用这样的命令从保存的检查点加载数据，其配置与您的非常相似。据我了解，从检查点列表中（如果目录中有多个检查点），最近的一个被带到这里。
encoder在这种情况下decoder，模型的配置方式与记录权重的模型相同，但未经训练，权重为空。