提供用文件训练的服务张量流模型

Question

如果有人有与我相似的用例，那就很好奇：

我的张量流模型使用tfrecord文件和queue runner进行训练。因此，图表不使用占位符。

现在我如何保存模型并在线服务？在服务期间，我们需要将所请求的数据提供给图表。如果没有占位符，那么我们没有地方可以提供。

谢谢！

Answer 1

实际上TensorFlow接受Tensor作为placeholder使用，例如：

q = tf.FIFOQueue(10, dtypes=tf.int32)
a = q.dequeue()
w = tf.constant(2)
c = a * w
sess = tf.Session()
sess.run(c, feed_dict={a:1})

因此，在导出模型时输入不必是placeholder，您可以在出列后作为服务的输入进行任何张量。