Question

我对Tensorflow估算器非常陌生。我正在尝试在训练后保存 pix2pix 模型。使用Estimators以后如何在本地计算机上导出和使用模型基本上是我的问题（就像我们对tf.keras模型所做的那样，即加载权重并进行预测）。我已经尝试了几乎所有看到的解决方案。

对于 serving_input_fn 和 tf.estimator.ModeKeys.PREDICT 案例，我大多感到困惑我写的> model_fn ：

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serving_input_fn stackoverflow source。

我正在使用 TFRECORD 进行训练，但希望使用 .png 图片进行预测。我的 model_fn 是：

def serving_input_receiver_fn(FLAGS):

  def decode_and_resize(image_str_tensor):
     image = tf.image.decode_jpeg(image_str_tensor, 
                                  channels=FLAGS.NB_CHANNELS)
     image = tf.expand_dims(image, 0)
     image = tf.image.resize_bilinear(image, 
                                      [FLAGS.IMAGE_DIM, FLAGS.IMAGE_DIM], 
                                      align_corners=False)
     image = tf.squeeze(image, 
                        squeeze_dims=[0])
     image = tf.cast(image, 
                     dtype=tf.uint8)
     return image

  input_ph = tf.placeholder(tf.string, 
                            shape=[None], 
                            name='image_binary')

  images_tensor = tf.map_fn(decode_and_resize, 
                            input_ph, 
                            back_prop=False, 
                            dtype=tf.uint8)

  images_tensor = tf.image.convert_image_dtype(images_tensor, 
                                               dtype=tf.float32) 

  return tf.estimator.export.ServingInputReceiver({'images': images_tensor},
                                                  {'bytes': input_ph}
                                                  )
serving_input_fn = partial(serving_input_receiver_fn,FLAGS=FLAGS)

估算器训练得很好，检查点和其他文件被顺利保存在 GCS-Bucket 中。只有当我尝试导出模型时，它才会给出错误：

def model_fn(features, labels, mode, params):

    if (mode != tf.estimator.ModeKeys.PREDICT):

        loss = loss_fn(features, labels)

        learning_rate = tf.train.exponential_decay(FLAGS.LEARNING_RATE,
                                                   tf.train.get_global_step(),
                                                   decay_steps=100000,
                                                   decay_rate=0.96)

        optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)

        optimizer = tf.contrib.tpu.CrossShardOptimizer(optimizer)

        train_op=optimizer.minimize(loss,
                                    tf.train.get_global_step())
        return tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec(mode=mode,
                                               loss=loss,
                                               train_op=train_op)
    else:

        predictions=generator_fn(features)

        return tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec(mode=mode,
                                               predictions={"predictions": predictions})

Tensorflow estimator.export_savedmodel为以int（）为底的10提供无效文字：colab中TPU的'images'错误

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