要从另一个参考水平获取模型估计，可以使用模型的权重参数。以下是一个示例解决方案：

import tensorflow as tf

# 定义模型架构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')

# 从另一个参考水平获取模型估计
model_new = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 加载先前保存的模型权重
model_new.load_weights('model_weights.h5')

# 使用模型进行预测
predictions = model_new.predict(x_test)

在上述示例中，我们首先定义了一个模型，并使用训练数据对其进行了训练。然后，我们使用model.save_weights方法保存了模型的权重到文件model_weights.h5。

接下来，我们定义了一个新的模型model_new，该模型与先前的模型具有相同的架构。然后，我们使用model_new.load_weights方法加载之前保存的模型权重。

最后，我们可以使用新的模型model_new对测试数据进行预测，并获得模型的估计值。