报错RuntimeError: Exporting/importing meta graphs is not supported when eager execution is enabled. No graph exists when eager execution is enabled.

这个错误通常是由于你的TensorFlow版本启用了Eager Execution（即立即执行模式），而在Eager Execution模式下，无法导出/导入Meta Graph。

解决这个问题的方法之一是禁用Eager Execution。你可以使用以下代码在TensorFlow 2.0中禁用Eager Execution：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

如果你正在使用TensorFlow 1.x，则可以按照以下方式禁用Eager Execution：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

如果你需要使用Eager Execution，但又需要导出/导入Meta Graph，则可以使用`tf.compat.v1.Session()`来创建一个不启用Eager Execution的会话。例如，你可以按照以下方式导出Meta Graph：

import tensorflow as tf

# 构建计算图
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='y')
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='W')
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='b')
logits = tf.matmul(x, W) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)

# 创建会话并导出Meta Graph
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
    saver = tf.compat.v1.train.Saver()
    saver.save(sess, 'my-model', global_step=0, write_meta_graph=True)

在这个示例中，我们使用`tf.compat.v1.Session()`创建了一个不启用Eager Execution的会话，并使用`saver.save()`方法导出了Meta Graph，使得我们可以在其他地方导入该图。