tesorflow服务变量文件

Question

我即将做张力流服务。

创建了pb文件和变量文件夹。 但在变量文件夹下没有创建文件。

像这样

    └── variables
        ├── variables.data-00000-of-00001
        └── variables.index

经过进一步的实验，我发现只有当输出输出到tf.Variable时才会出现文件。

例如

  

1）z = tf.Variable（3，dtype = tf.float32）

     

2）z = tf.constant（3，dtype = tf.float32）

1）是创建文件，但2）不是创建文件

z是输出变量

signature_def_map= {
                "serving_default": tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def( 
                    inputs= {"egg": x, "bacon":y},
                    outputs= {"spam": z})
            })

我发现了吗？

以上说明是一个简单的测试结果。

这就是我真正想做的事情

sIdSorted = tf.gather(sId, indices[::-1])[0:5]
sess=tf.Session()
print sess.run(sIdSorted,feed_dict={userLat:37.12,userLon:127.2}) 

作为打印的结果，输出如下。 ['s7''s1''s2''s3''s4']

但是，通过这种方式，变量文件夹中没有显示任何内容.....

所以我尝试输出到tf.variable。

sIdSorted = tf.Variable(tf.gather(sId, indices[::-1])[0:5])

但是这会输出错误。

initial_value must have a shape specified: Tensor("strided_slice_1:0", dtype=string)

所以我尝试了如下。

sIdSorted = tf.Variable(tf.constant(tf.gather(sId, indices[::-1])[0:5],shape=[5])) 

但是这会输出错误。

List of Tensors when single Tensor expected

我需要你的帮助。谢谢你的阅读。

** tensorflow版本：1.3.0 python 2.x

Answer 1

这是正确的：只有saved_model.pb s导致导出变量文件。这些文件包含变量的实际值。图结构本身存储在jps中。这就是你聚集（以及任何其他操作）的地方。您应该能够为模型提供服务。