``` estore_from_checkpoint ```

`estore_from_checkpoint`是一个TensorFlow函数，用于从指定的检查点文件中恢复模型变量。

以下是对代码的逐行注释：

def restore_model(sess, saver, model_dir):
    """
    :param sess: TensorFlow session
    :param saver: TensorFlow saver object
    :param model_dir: Directory containing the checkpoint files
    """
    
    # Find the latest checkpoint file in the directory
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(model_dir)
    
    # If a checkpoint file exists, restore the model from the checkpoint
    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
        print("Restoring model from checkpoint file: %s" % ckpt.model_checkpoint_path)
        saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
    else:
        print("No checkpoint file found in directory: %s" % model_dir)

该函数需要三个参数：
- `sess`：表示当前的TensorFlow会话。
- `saver`：表示一个TensorFlow Saver对象，用于保存和恢复模型变量。
- `model_dir`：表示存储检查点文件的目录。

该函数的作用是恢复在指定目录中保存的最新检查点文件所表示的模型变量。如果没有找到任何检查点文件，则会打印一条消息。

具体地，该函数会通过调用`tf.train.get_checkpoint_state()`函数找到目录中最新的检查点文件，并使用`tf.train.Saver.restore()`函数将模型变量恢复为该检查点文件中保存的值。