我正在尝试使用1个LSTMCELL创建一个基本的RNN。创建模型后，它将正确训练。训练后，从文件（'modelData.csv'）中读取测试数据，并针对该file_input运行NN。模型工作正常，并提供预期的输出（预测）。
保存模型以供食用时，事情会变得有趣。当tensorflow_model_server加载模型并要求使用同一文件（'modelData.csv'）进行预测时，会产生预测错误。我检查了导出的模型的签名（使用saved_model_cli），看起来不错（尺寸就是应该的尺寸）。
完整的代码和文件一起上传到this GitHub link。
grpc._channel._Rendezvous: <_Rendezvous of RPC that terminated with: status = StatusCode.INVALID_ARGUMENT details = "transpose expects a vector of size 2. But input(1) is a vector of size 3 [[{{node rnn/transpose}}]]" debug_error_string = "{"created":"@1554414774.995726952","description":"Error received from peer","file":"src/core/lib/surface/call.cc","file_line":1017,"grpc_message":"transpose expects a vector of size 2. But input(1) is a vector of size 3\n\t [[{{node rnn/transpose}}]]","grpc_status":3}
此项目的RNN中的Tensorboard屏幕快照在存储库中（如果有帮助）。错误消息屏幕截图也位于存储库中。这两个数据文件都在存储库中。如果我导出TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL=1，然后运行tensorflow_model_server，则会出现以下错误：
Input 68: Tensor<type: float shape: [0], bytes: 0> 2019-04-05 07:09:57.334370: W external/org_tensorflow/tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:2369] Total bytes 420 2019-04-05 07:09:57.334373: W external/org_tensorflow/tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:2381] Iteration: Segmentation fault (core dumped)
Python版本：Python 3.6.8 :: Anaconda，Inc.张量流版本： 1.12.0 TensorFlow模型服务器：1.13.0-rc1 + dev.sha.f16e777 TensorFlow库：1.13.1
saved_model_cli版本：0.1.0操作系统： 从以下位置安装的Ubuntu 18.04.02 tensorflow，tensorflow_model_serverpip和apt-get。