使用保存的tensorflow自定义估计量进行预测

Question

我已经使用BERT预训练模型训练了具有模型函数的估计量，我想在训练后保存估计量，以便以后可以在其他代码中加载模型以从Excel文件中获取输入来进行预测。我调查了tensorflow的官方网站，但不清楚如何做到这一点。有人可以帮我举一些例子吗？ 这是我的第一个使用估计器的张量流模型。 预先感谢！

我尝试使用以下方法保存模型：estimator.export_savedmodel（export_dir_base，serving_input_receiver_fn，                             strip_default_attrs =真） 但是我对如何为输入数据编写serving_input_receiver_fn感到困惑。 输入的数据将是pandas数据框中的一列。

这是我的预测输入函数：

def pred_input_fn（params）：         “”“实际的输入功能。”“”         batch_size = params [“ batch_size”]

    num_examples = len(features)
    d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({
        "input_ids":
            tf.constant(
                all_input_ids, shape=[num_examples, seq_length],
                dtype=tf.int32),
        "input_mask":
            tf.constant(
                all_input_mask,
                shape=[num_examples, seq_length],
                dtype=tf.int32),
        "segment_ids":
            tf.constant(
                all_segment_ids,
                shape=[num_examples, seq_length],
                dtype=tf.int32),
        "label_ids":
            tf.constant(all_label_ids, shape=[num_examples, len(LABEL_COLUMNS)], dtype=tf.int32),
    })

    d = d.batch(batch_size=batch_size, drop_remainder=False)
    return d