我试图在“交互”模式下使用张量流神经网络：我的目标是加载训练有素的模型，将其保存在内存中，然后偶尔对其进行推理 .
问题是显然，tensorflow Estimator类（tf.estimator.Estimator）不允许这样做 .
方法预测（documentation，source）将一批要素和模型的路径作为输入 . 然后它创建一个会话，加载模型并执行推理 . 之后，会话关闭，并且为了连续推断，有必要再次加载模型 .
如何使用Estimator类实现我想要的行为？
谢谢
我试图在“交互”模式下使用张量流神经网络：我的目标是加载训练有素的模型，将其保存在内存中，然后偶尔对其进行推理 .
问题是显然，tensorflow Estimator类（tf.estimator.Estimator）不允许这样做 .
方法预测（documentation，source）将一批要素和模型的路径作为输入 . 然后它创建一个会话，加载模型并执行推理 . 之后，会话关闭，并且为了连续推断，有必要再次加载模型 .
如何使用Estimator类实现我想要的行为？
谢谢
1 回答
您可能想看看tfe.make_template，其目标正是在急切模式下提供基于图形的代码 .
在the example given during the 2018 TF summit之后，这会产生类似的结果