如何使用中文文本训练出来的模型，注意只有ckpt模型没有meta模型。举个例句使用这个模型分类

如果你只有ckpt模型而没有meta模型，你可以通过以下步骤使用它进行中文文本分类：

1. 准备好你的中文文本数据集，将其转换成模型可以接受的格式。例如，将文本转换成数字向量表示或者使用其他的文本表示方法。

2. 加载ckpt模型，并构建需要的计算图。你需要手动构建计算图，并指定模型中每个变量的名称和形状。可以使用TensorFlow的Saver对象加载权重。

3. 将你的中文例句转换成模型可以接受的格式，并将其作为输入传递给模型。可以使用NumPy数组或其他数据类型将输入转换成模型需要的形式。

4. 运行模型以获取预测结果，这将是一个概率分布，表示输入文本属于每个类别的概率。可以使用softmax函数将概率分布转换为类别标签。

以下是一个使用示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载ckpt模型
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
saver.restore(sess, 'model.ckpt')

# 获取模型的输入和输出节点
input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')

# 将中文例句转换成模型可以接受的格式
sentence = '这是一段中文文本'
# TODO: 将中文文本转换成数字向量或其他表示方法
input_data = ...

# 运行模型以获取预测结果
feed_dict = {input_tensor: input_data}
probs = sess.run(output_tensor, feed_dict=feed_dict)[0]
# 将概率分布转换为类别标签
label = np.argmax(probs)

print('文本分类结果：', label)

需要注意的是，由于没有meta模型，你需要手动构建计算图，并指定模型中每个变量的名称和形状。这可能需要一定的模型结构和代码理解能力。同时，如果你的数据集和模型是基于不同的中文语料库训练的，可能需要进行一些微调。