文本分类模型只有ckpt模型，没有meta，如何使用

如果你只有ckpt模型而没有meta文件，那么你需要使用TensorFlow的Saver来加载模型。首先，你需要构建与原始模型相同的计算图，然后使用Saver来恢复模型的权重。以下是一个使用Saver加载ckpt模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 构建计算图
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y_pred = tf.matmul(x, W) + b

# 创建Saver
saver = tf.train.Saver()

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

    # 使用模型进行预测
    prediction = sess.run(y_pred, feed_dict={x: your_input_data})
    # 这里的 your_input_data 是你要进行预测的数据，需要与模型输入的shape相同。

在这个示例代码中，我们首先构建了一个与原始模型相同的计算图，然后创建了一个Saver对象。在Session中调用Saver的restore方法，恢复模型的权重，在恢复完模型之后，我们可以使用Session.run方法来进行预测。