从Tensorflow转换元数据架构中提取信息

Question

我保存了一个转换管道模型（工件，tfrecords等）。输入数据的功能包含词汇（通过tft.compute_and_apply_vocabulary创建）。
读取保存的数据后，我现在需要有关词汇的信息以创建我的model_fn。

我找到了一种方法，但是想知道是否有更清洁的方法。 这是我的代码：

transformed_metadata = metadata_io.read_metadata(os.path.join(ARTIFACT_DIR, "transformed_metadata"))
tfdv.get_domain(transformed_metadata.schema.__dict__['_schema_proto'], 'text')

产生（根据需要）：

  

min：-1 max：21424 is_categorical：true

schema.pbtxt看起来像这样：

feature {
  name: "text"
  type: INT
  int_domain {
    min: -1
    max: 21424
    is_categorical: true
  }
}
feature {
  name: "updown"
  type: INT
  presence {
    min_fraction: 1.0
  }
  shape {
    dim {
      size: 2
    }
  }
}