无法在Tensorflow中找到使用SequenceFeatures定义feature_spec的函数

Question

我正在尝试使用Keras创建RNN模型。 使用以下序列输入层。

   sequence_input_layer = SequenceFeatures([feature_columns['c1'],feature_columns['c2'],feature_columns['c2']])

培训很好。

但是，我不确定如何创建功能列来解析输入接收器功能。

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/export/build_parsing_serving_input_receiver_fn

对于模型服务，我们需要定义功能规范。看起来make_parse_example_spec是唯一可用的函数。

从tensorflow.python.feature_column导入feature_column作为fc

def save_model(estimator):
    feature_columns = SequenceFeatures([feature_columns['c1'],feature_columns['c2'],feature_columns['c2']])
    feature_spec = fc.make_parse_example_spec(feature_columns)
    serving_input_receiver_fn = tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(
        feature_spec)
    export_dir = estimator.export_savedmodel('./model',
                                       serving_input_receiver_fn)

该函数存在错误。

  

TypeError：“ SequenceFeatures”对象不可迭代

     

找不到用SequenceFeatures定义feature_spec的函数