我想将词干应用到我的训练数据集中。作为训练数据准备的一部分，我可以在tensorflow之外执行此操作，但是我需要在调用（存储的）模型之前对预测请求数据执行相同的过程。
有没有办法在张量流本身实现这种转换，所以转换用于训练和预测？
如果转换需要了解整个数据集，例如标准化，则此问题会变得更加烦人。
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您可以轻松地将处理（例如词干）表示为张量流操作吗？如果是，那么您可以以输入和预测都可以使用相同操作集的方式构建图形。否则，为预处理和预测调用相同（非张量流）函数没有太大的危害。
重新规范化：您会找到数据集统计数据（均值，方差等等取决于您的规范化程度）然后对它们进行硬编码以进行前/后处理，因此我认为这不是一个令人讨厌的案例。