Tensorflow 中 export_savedmodel 的 input_alternative 错误答案

【问题标题】：input_alternative error on export_savedmodel in TensorflowTensorflow 中 export_savedmodel 的 input_alternative 错误
【发布时间】：2017-08-11 11:35:49
【问题描述】：

我有一个简单的 LinearModel，它有两个稀疏特征和两个实值特征。我训练了它，现在我想用 export_savedmodel 导出它。参考一些资料，我想出了一些类似的东西：

feature_spec = create_feature_spec_for_parsing(
    [
        real_valued_column_1, real_valued_column_2,
        sparse_column_1, sparce_column_2
    ]
)
input_receiver_fn = tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(feature_spec)
my_estimator.export_savedmodel('my_model/', serving_input_fn=input_receiver_fn)

地点：

real_valued_column_1 = tf.contrib.layers.real_valued_column(
    'avg_consumption_h')
sparse_column_1 = tf.contrib.layers.sparse_column_with_integerized_feature("sparse_1", bucket_size=24)

不幸的是，我在export_savedmodel 上收到了ValueError: A default input_alternative must be provided.。我深入研究了 tensorflow 的代码库，似乎 build_parsing_serving_input_receiver_fn 总是返回 ServingInputReceiver 但如果传递给 export_savedmodel 的 serving_input_fn 不是 InputFnOps 类型，则提取 input_alternatives 的方法总是将它们创建为空。

build_parsing_serving_input_receiver_fn 是否以某种方式被弃用，在提取 input_alternative 的过程中出现问题，或者我完全误解了过程并做错了什么？

我使用 python 3.6 和 tensorflow 1.2，我的模型是一个简单的tf.contrib.learn.LinearRegressor。

【问题讨论】：

Example of export_savedmodel function

标签： python machine-learning tensorflow

【解决方案1】：

你可以试试下面的

from tensorflow.contrib.learn.python.learn.utils.input_fn_utils import build_parsing_serving_input_fn
input_receiver_fn = build_parsing_serving_input_fn(feature_spec)

【讨论】：

谢谢，它有效！ The current docs 虽然仍然指向 cl0udburst 使用的版本，但您能否提供更多提示它的作用以及为什么不同？