Question

我正在使用exporter中的tensorflow.contrib.session_bundle来保存我的模型：

x = tf.placeholder(tf.float32, (None,) + (100, 200) + (1,))
....
saver = tf_saver.Saver(sharded=True)
model_exporter = exporter.Exporter(saver)
model_exporter.init(
    sess.graph.as_graph_def(),
    named_graph_signatures={
        'inputs': exporter.generic_signature({'images': x}),
        'outputs': exporter.generic_signature({'classes': y})})

然后我将模型加载回（session_bundle中的tensorflow.contrib.session_bundle）：

sess, meta_graph_def = session_bundle.load_session_bundle_from_path(input)

但是当我检查对应于输入x的占位符张量时，我看不到形状信息：

> sess.graph.get_tensor_by_name(input_name)
<tf.Tensor 'Placeholder:0' shape=<unknown> dtype=float32>

这是设计还是有一些导致形状丢失的错误？

Answer 1

以下是同事的回答：

“exporter.generic_signature调用（构建named_graph_signatures时）填充此处定义的generic_signature地图：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/session_bundle/manifest.proto#L69

地图中的值是TensorBinding，它本身就是张量名称。见https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/session_bundle/manifest.proto#L20

因此，预计不会保留形状，名称应足以识别张量。“

导出的Tensorflow模型不保留占位符形状

1 个答案: