PROSAGA码农传奇-部署模型-Cloud-ML无法使用table

Cloud-ML无法使用table_initializer部署模型

作者: 春风助手
发布时间: 2024-03-24 05:43:58 (2月前)

我希望将训练有素的模型部署到ml-engine。我可以在本地运行我的代码，例如：
<pre><code>with tf.Session() as sess:
 sess.run([tf.global_variables_initializer(), tf.tables_initializer()])
 example_result = sess.run(
 my_model, 
 feed_dict=###snip###
 )
</code></pre>我一直在尝试导出：
<pre><code>export_builder.add_meta_graph_and_variables(
 sess, 
 [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], 
 signature_def_map={
 tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: sig
 })
</code></pre>然后我可以将其部署到ml-engine。但是，当我调用模型时，由于未初始化表而出现错误。如何部署一个自动/默认初始化表的模型？我尝试过的事情：tf.tables_initializer()在任何操作之前添加作为依赖项my_model 这是第一次调用部署的模型，但是每次后续调用均失败，并显示一条错误消息，告诉我该表已经初始化将tf.tables_initializer()as作为legacy_init_op参数传递给add_meta_graph_and_variables方法。 这完全无法将错误消息部署到ml-engine创建版本失败。检测到错误的模型，并显示错误：“无法加载模型：需要一个类似字节的对象，而不是’str’（错误代码：0）”将tf.tables_initializer()或tf.saved_model.main_op.main_op()作为main_op参数传递给add_meta_graph_and_variables方法。 在每种情况下，它仍然无法通过与（2.）中相同的错误消息来部署模型：创建版本失败。检测到错误的模型，并显示错误：“无法加载模型：需要一个类似字节的对象，而不是’str’（错误代码：0）”