导出张量流模型时“无法从形状推断 num”答案

【问题标题】："Cannot infer num from shape" when exporting tensorflow model导出张量流模型时“无法从形状推断 num”
【发布时间】：2017-09-28 16:32:31
【问题描述】：

我正在尝试导出类似的张量流模型

  feature_spec = { 'words': tf.FixedLenSequenceFeature([], tf.int64, allow_missing=True) }

  def serving_input_receiver_fn():
      """Build the serving inputs."""
      serialized_tf_example = tf.placeholder(dtype=tf.string,
                                             shape=[1],
                                             name='input_example_tensor')
      features = tf.parse_example(serialized_tf_example, feature_spec)
      receiver_tensors = {'words': serialized_tf_example}
      return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(features, receiver_tensors)

  export_dir = classifier.export_savedmodel(export_dir_base=args.job_dir,
                                            serving_input_receiver_fn=serving_input_receiver_fn)

但我收到此错误

Cannot infer num from shape (1, ?, 128, 128)

我不知道? 来自哪里，我猜它来自tf.parse_example。关于我在这里做错了什么有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning tensorflow google-cloud-ml-engine

【解决方案1】：

不知道这段代码运行良好的全部原因

  def serving_input_receiver_fn():
    feature_spec = { "words": tf.FixedLenFeature(dtype=tf.int64, shape=[4]) }
    return tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(feature_spec)()

【讨论】：