Tensorflow服务变量文件

Question

我将要进行张量流服务。

pb文件和变量文件夹已创建。但没有在变量文件夹下创建文件。

喜欢这样

    └── variables
        ├── variables.data-00000-of-00001
        └── variables.index

经过进一步的实验，我发现该文件仅在输出输出到tf.Variable时出现。

例如

1）z = tf.Variable（3，dtype = tf.float32）

2）z = tf.constant（3，dtype = tf.float32）

1）已创建文件，但2）未创建文件

z是输出变量

signature_def_map= {
                "serving_default": tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def( 
                    inputs= {"egg": x, "bacon":y},
                    outputs= {"spam": z})
            })

我发现是对的吗？

以上说明是作为简单示例的测试结果。

这是我真正想做的

sIdSorted = tf.gather(sId, indices[::-1])[0:5]
sess=tf.Session()
print sess.run(sIdSorted,feed_dict={userLat:37.12,userLon:127.2}) 

作为打印的结果，其输出如下。['s7''s1''s2''s3''s4']

但是，以这种方式，变量文件夹中什么也不显示。

所以我试图输出到tf.variable。

sIdSorted = tf.Variable(tf.gather(sId, indices[::-1])[0:5])
但是这将输出以下错误。

initial_value must have a shape specified: Tensor("strided_slice_1:0", dtype=string)
所以我尝试如下。

sIdSorted = tf.Variable(tf.constant(tf.gather(sId, indices[::-1])[0:5],shape=[5])) 
但是这将输出以下错误。

List of Tensors when single Tensor expected
我需要你的帮助。谢谢您的阅读。

** tensorflow版本：1.3.0 python 2.x

我将要做张量流服务。 pb文件和变量文件夹已创建。但没有在变量文件夹下创建文件。像这样└──变量├──变量.data-00000-of-00001 ...

Answer 1

这是正确的：只有tf.Variable导致变量文件被导出。这些文件包含变量的实际值。图形结构本身存储在saved_model.pb中。那就是您聚会（和其他所有行动）所在的地方。您应该可以为模型提供服务。