Question

我创建了一个TensorFlow估算器：

outlier_estimator = tf.estimator.BoostedTreesClassifier(
    n_batches_per_layer = 15,
    feature_columns=outlier_feature_columns, 
    model_dir="./tensorboard_logs/wifi_outliers/", 
    n_classes=2
)

并保存：

def serving_input_receiver_fn():
    inputs = {
        "signal_0": tf.placeholder(shape=[1], dtype=tf.float32, name="signal_0"),
        "signal_1": tf.placeholder(shape=[1], dtype=tf.float32, name="signal_1")
    }
    return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(inputs, inputs)

outlier_estimator.export_savedmodel(export_dir_base="./export/", serving_input_receiver_fn=serving_input_receiver_fn)

但是当我尝试加载保存的模型时

tf.reset_default_graph()
with tf.Session() as sess:
    tf.saved_model.loader.load(
        sess,
        [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
        "./export/1551699998"
    )

我遇到了一个错误：

KeyError：“名称'boosted_trees / QuantileAccumulator /'是指操作不在图中。”

我在做什么错了？

我正在使用： Python 3.7 张量流1.13.1

Answer 1

我遇到了同样的问题。将我的Tensorflow版本更新为Tensorflow 2（精确到tf 2.1.0）解决了该问题

KeyError：“名称'boosted_trees / QuantileAccumulator /'表示图中未包含的操作。”加载保存的模型时

1 个答案: