Переменная TensorFlow не восстанавливается правильно

Я новичок в tensorflow и пытаюсь научиться сохранять и восстанавливать свою модель.

Я сохранил его так:

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())

    for epoch in range(hm_epochs):
         #Training Model...

    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, 'float'))
    print(sess.run('b1:0'))
    saver = tf.train.Saver()
    save_path = saver.save(sess, r"C:\...\Desktop\model.ckpt")

И восстановление этой модели следующим образом:

sess = tf.Session()
new_saver = tf.train.import_meta_graph(r'C:\...\Desktop\model.ckpt.meta')
new_saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint("C:/.../Desktop"))
print(sess.run('b1:0'))

Но значения в b1 различаются в каждой программе. Может ли кто-нибудь сказать мне, что я делаю неправильно?

Заранее спасибо!