TensorFlow与数据集输入管道一起使用。如何在预测时初始化数据集迭代器

Question

我想在生产中运行一个张量流模型，所以我正在使用TF服务。我为此程序使用了数据集管道（带有可初始化的迭代器），并且可以训练模型，保存模型和部署模型。但是当我需要调用REST API时，我在预测阶段遇到了问题。我的问题是，因为可初始化的迭代器要求您运行显式迭代器，所以我无法在预测阶段对其进行初始化。 这是初始化器部分：

# Run the loop for each epoch in the training model
For each epoch:
  sess.run(
      train_ds_init_op,
      feed_dict={
          features_data_ph: train_features,
          labels_data_ph: train_labels,
          batch_size_ph: config.batch_size

      })
  while True:
    sess.run([logits, train_op ], feed_dict={keep_prob: 0.5})

因此，当我调用API时，出现以下错误：

“错误”：“ GetNext（）失败，因为尚未初始化迭代器。请确保在获取下一个元素之前已为此迭代器运行了初始化器操作。