Question

似乎我在TF 1.11中遇到了问题。

我正在使用Estimator API创建一个非常基本的估算器：

import tensorflow as tf
import numpy as np

train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": np.zeros([100], np.float64)},
    y=np.ones([100], np.float64),
    num_epochs=None,
    shuffle=True)

train_spec = tf.estimator.TrainSpec(
        input_fn=train_input_fn,
        max_steps=2)


def serving_input_receiver_fn():
    serialized_tf_example = tf.placeholder(dtype=tf.float64,
                                           shape=[None, ],
                                           name='input_tensors')
    receiver_tensors = {'x': serialized_tf_example}

    return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(
        receiver_tensors, receiver_tensors)

exporter = tf.estimator.LatestExporter(
        name="latest",
        serving_input_receiver_fn=serving_input_receiver_fn,
        exports_to_keep=5)


eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(
        input_fn=train_input_fn,
        steps=1,
        throttle_secs=30,
        start_delay_secs=0,
        exporters=exporter)

feature_x = tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[1])
feature_columns = [feature_x]
model = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                   hidden_units=[2],
                                   activation_fn=tf.nn.relu,
                                   n_classes=2,
                                   model_dir="./aa/")


training_results, export_dirs = tf.estimator.train_and_evaluate(
                    model,
                    train_spec,
                    eval_spec)

在这里，我只希望我的服务函数具有一个输入x的张量作为输入，我会手动将其提供给服务函数。但是，当我运行train_and_evaluate时：

INFO:tensorflow:'serving_default' : Classification input must be a single string Tensor; got {'x': <tf.Tensor 'input_tensors:0' shape=(?,) dtype=float64>}
INFO:tensorflow:'classification' : Classification input must be a single string Tensor; got {'x': <tf.Tensor 'input_tensors:0' shape=(?,) dtype=float64>}
INFO:tensorflow:'regression' : Regression input must be a single string Tensor; got {'x': <tf.Tensor 'input_tensors:0' shape=(?,) dtype=float64>}
WARNING:tensorflow:Export includes no default signature!

有人知道为什么会这样吗？ AFAIK我应该能够插入一个自定义的服务输入功能，尤其是在我的代码中没有使用“假定字符串张量”的情况，我认为这是通过TFRecords服务的。

谢谢！

无法使用estimator API提供自定义投放功能

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