Tensorflow: 옵티마이저 상태 저장(adagrad/momentum 등)

헤이 여러분,

지난 주에 저는 stackoverflow에서 이 질문을 했습니다: https://stackoverflow.com/questions/40547198/saving-the-state-of-the-adagrad-algorithm-in-tensorflow .
내 문제는 옵티마이저(내 경우에는 adagrad 누산기)의 상태를 저장하여 학습을 중단하고 원할 때마다 계속할 수 있기를 원한다는 것입니다.

내가 착각하지 않는 한 옵티마이저의 상태는 저장할 수 없습니다(옵티마이저를 tf.train.Saver에 전달할 수 없습니다, 맞죠?). 나를 위한 빠른(해키?) 솔루션은 Optimizer.get_slot_names()를 호출하고 각 슬롯의 작업을 저장하는 것입니다.
다음 문제는 현재 set_slot(name,op)이 없다고 생각하기 때문에 이 작업을 슬롯에 다시 넣는 것입니다.

그래서 내 질문은 다음과 같습니다.

• 이것이 현재 불가능하다는 것이 맞습니까?
• Optimizer 클래스에 set_slot(name,op) 함수를 갖고 싶습니까? (나는 이 일에 기꺼이 도움을 줄 의향이 있다)
• Saver 개체에 최적화 프로그램을 전달할 수 있기를 원하십니까?