我让demo.sh工作正常，我已经查看了parser_eval.py并在某种程度上完成了所有操作。但是，我不知道如何使用TensorFlow服务来提供此模型。我可以看到两个问题：
1）这些图没有导出的模型，图形是在每次调用时使用图形构建器（例如structured_graph_builder.py），上下文协议缓冲区以及一大堆其他内容构建的。完全理解这一点（它似乎也注册了额外的syntaxnet.ops）。所以...是否可能，我将如何将这些模型导出到＆＃34;捆绑＆＃34;服务和SessionBundleFactory所需的表格？如果没有，似乎构建逻辑/步骤的图形需要在C ++中重新实现，因为Serving只能在C ++上下文中运行。
2）demo.sh实际上是两个与UNIX管道一起管道传输的模型，因此任何Servable都必须（可能）构建两个会话并将数据从一个管理到另一个。这是正确的方法吗？或者是否有可能建立一个＆＃34;大＆＃34;包含两种模型的图表＆＃34;已修补＆＃34;在一起并导出那个？
答案 0 :(得分：6)
因此经过大量的学习，研究等工作后，我最终总结了对tensorflow / models和syntaxnet的拉取请求，从而实现了从TF服务中服务Parsey McParseface的目标。
https://github.com/tensorflow/models/pull/250
这里不是真正的＆＃34;服务＆＃34;代码，但与解决上述问题中的问题的工作相比，这是相对微不足道的。