TensorFlow 1.0.1 SavedModelBuilder

我目前正在進行關於在Google ML引擎上部署模型的探索。起初，我使用TensorFlow 1.1.0開發了一個模型，因爲它存在最新版本（在問這個問題時）。但是，事實證明GCP上最高支持的TensorFlow版本是1.0.1。TensorFlow 1.0.1 SavedModelBuilder

的問題是，以前當我使用TensorFlow 1.1.0，SavedModelBuilder可以正確保存模型爲SavedModel及其variables/目錄下的變量。但是，當我切換到TensorFlow 1.0.1時，它不起作用：SavedModel文件已創建，但在variables/下沒有創建任何文件，因此只能使用SavedModel文件（variables/下缺失的文件）構建模型。

這是一個已知的錯誤嗎？或者我應該做些什麼來使TensorFlow 1.0.1上的SavedModelBuilder像TensorFlow 1.1.0一樣工作？

謝謝。

編輯，更多詳細信息：

其實，有沒有明確的tf.Variable在我的模型存在。但是，有幾個tf.contrib.lookup.MutableDenseHashTable s，它們在TensorFlow 1.1.0中正確導出，但在TensorFlow 1.0.1中未導出（因爲在1.0.1中根本沒有導出任何變量）。

來源

2017-05-04 sokokaleb

爲了澄清，你說的'tf.contrib.lookup.MutableDenseHashTable'在1.1.0導出爲一個變量，但不1.0.1？ – jwayne

@jwayne我不確定它是否作爲變量導出。然而，在1.1.0中使用'SavedModelBuilder'保存並加載模型（包括'MutableDenseHashTable'）可以正常工作，但不能在1.0.1中使用 – sokokaleb

它看起來像在沒有變量的TensorFlow中保存和加載模型的能力在commit中介紹過，它僅在1.1.0中提供。

作爲解決方法，您可以在模型中創建一個虛擬（未使用）變量。

編輯： 基於OP更新，它聽起來像有一個MutableDenseHashTable沒有被保存。

您可以在CloudML Engine上運行TensorFlow 1.1，但需要手動將其添加爲一個附加軟件包。首先，下載TensorFlow 1.1 wheel。然後將其指定一個額外的包到您的訓練工作，例如，

gcloud ml-engine jobs submit training my_job \ 
    --module-name trainer.task \ 
    --staging-bucket gs://my-bucket \ 
    --package-path /my/code/path/trainer \ 
    --packages tensorflow-1.1.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

來源

2017-05-04 14:38:54 rhaertel80

事實上，由於SavedModel將用於服務（作爲服務模型）我需要保存的是變量及其值，以便圖形及其變量+內容可以在恢復後直接加載。 – sokokaleb

TensorFlow 1.0.1 SavedModelBuilder

回答

相關問題