中文文本分类CNN算法生成的模型只有ckpt模型而没有meta模型，该如何使用模型分类

如果你只有ckpt模型而没有meta模型，那么你需要使用TensorFlow的Saver对象来加载ckpt模型。你可以使用以下代码来加载模型：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 构建词典
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(train_texts)

# 将文本转换为数字序列
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts)

# 对数字序列进行padding
test_sequences = pad_sequences(test_sequences, maxlen=100)

# 构建CNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=100, input_length=100),
    tf.keras.layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation="relu"),
    tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(2, activation="softmax")
])

# 创建Session
with tf.Session() as sess:
    # 加载ckpt模型
    saver = tf.train.Saver()
    saver.restore(sess, "/path/to/model.ckpt")

    # 使用模型进行分类
    predictions = sess.run(model.predict(test_sequences))

# 对预测结果进行后处理
labels = np.argmax(predictions, axis=1)

在上面的代码中，我们首先构建词典并将测试集中的文本转换为数字序列并进行padding。然后，我们使用Keras的Sequential对象构建CNN模型。接下来，我们使用TensorFlow的Saver对象来加载ckpt模型，并使用Session对象来运行模型进行分类。最后，我们对预测结果进行后处理，例如使用np.argmax函数来获取最大概率的标签。

需要注意的是，如果你只有ckpt模型而没有meta模型，那么你需要自己手动保存模型的定义和变量信息，以便在加载ckpt模型时使用。