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TensorFlow サービングで tf.contrib.learn ワイドおよびディープ モデルを実行しており、トレーニング済みモデルをエクスポートするために、コードを使用しています

 with tf.Session() as sess:
      init_op = tf.initialize_all_variables()
      saver = tf.train.Saver()
      m.fit(input_fn=lambda: input_fn(df_train), steps=FLAGS.train_steps)
      print('model successfully fit!!')
      results = m.evaluate(input_fn=lambda: input_fn(df_test), steps=1)
      for key in sorted(results):
        print("%s: %s" % (key, results[key]))
      model_exporter = exporter.Exporter(saver)
      model_exporter.init(
      sess.graph.as_graph_def(),
      init_op=init_op,
      named_graph_signatures={
          'inputs': exporter.generic_signature({'input':df_train}),
          'outputs': exporter.generic_signature({'output':df_train[impressionflag]})})
      model_exporter.export(export_path, tf.constant(FLAGS.export_version), sess)
      print ('Done exporting!')

ただし、コマンドsaver = tf.train.Saver()の使用中にエラーが発生し、ValueError: No variable to save is displayed ここに画像の説明を入力してください

モデルを保存して、エクスポートされたモデルをテンソルフロー標準サーバーにロードするときに必要なサーバブルが作成されるようにするにはどうすればよいですか? どんな助けでも大歓迎です。

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3 に答える 3

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あなたのグラフには変数がありますか？そうでなく、代わりにすべての操作が定数で機能する場合は、 Saverコンストラクターでフラグを指定できます。
saver = tf.train.Saver(allow_empty=True)

于 2016-11-16T18:07:29.223 に答える