我有一个自定义估算器E1，它在其预测操作中使用了另一个自定义估算器E2的tf.contrib.predictor.from_estimator。
估计器的预测器是通过以下服务输入函数定义的：
def serving_input_fn():
inputs_x = tf.placeholder(tf.int64, shape=[batch_size, input_len], name='inputs_x')
inputs_y = tf.placeholder(tf.int64, shape=[batch_size, input_len], name='inputs_y')
features = {'inputs_x':inputs_x, 'inputs_y':inputs_y}
return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(features, features)
predictor = tf.contrib.predictor.from_estimator(custom_estimator_model_2, serving_input_fn)
model = CustomEstimator(model_dir, params, predictor=predictor)
在E1的模型函数中，我计算出一个张量，需要像这样将其馈送到predictor中。
feats_x = tf.gather_nd(.....)
feats_y = tf.gather_nd(.....)
inputs = {'inputs_x': feats_x, 'inputs_y': feats_y}
predictor(inputs)
但是，我无法将张量输入到提要中。
TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, numpy ndarrays, or TensorHandles.
由于我所有的张量操作都在模型函数之内，因此在提供这些张量之前，我无需进行会话来评估这些张量。除了解决这个问题，还有其他选择吗？我应该修改我的serve_input_fn使其不包含占位符吗？由于性能提高，我仍然想使用预测变量。