私は demo.sh が正常に動作していて、parser_eval.py を見て、ある程度理解しました。ただし、TensorFlow Serving を使用してこのモデルを提供する方法がわかりません。上から見ることができる2つの問題があります。
1) これらのグラフにはエクスポートされたモデルはありません。グラフは、呼び出しごとにグラフ ビルダー (たとえば、structured_graph_builder.py)、コンテキスト プロトコル バッファー、および現時点では完全に理解していないその他のものを使用して構築されます。 (追加の syntaxnet.ops も登録しているようです)。SessionBundleFactoryそれで...それは可能ですか?また、これらのモデルをServingと. そうでない場合は、サービングが C++ コンテキストでのみ実行されるため、グラフ構築ロジック / ステップを C++ で再実装する必要があるようです。
2) demo.sh は、実際には UNIX パイプで文字通りパイプ接続された 2 つのモデルであるため、Servable は (おそらく) 2 つのセッションを構築し、一方から他方へデータをマーシャリングする必要があります。これは正しいアプローチですか？または、両方のモデルを一緒に「パッチ」して含む「大きな」グラフを作成し、代わりにそれをエクスポートすることは可能ですか?