TensorFlow 1.0.1 SavedModelBuilder

我目前正在进行关于在Google ML引擎上部署模型的探索。起初，我使用TensorFlow 1.1.0开发了一个模型，因为它存在最新版本（在问这个问题时）。但是，事实证明GCP上最高支持的TensorFlow版本是1.0.1。TensorFlow 1.0.1 SavedModelBuilder

的问题是，以前当我使用TensorFlow 1.1.0，SavedModelBuilder可以正确保存模型为SavedModel及其variables/目录下的变量。但是，当我切换到TensorFlow 1.0.1时，它不起作用：SavedModel文件已创建，但在variables/下没有创建任何文件，因此只能使用SavedModel文件（variables/下缺失的文件）构建模型。

这是一个已知的错误吗？或者我应该做些什么来使TensorFlow 1.0.1上的SavedModelBuilder像TensorFlow 1.1.0一样工作？

谢谢。

编辑，更多详细信息：

其实，有没有明确的tf.Variable在我的模型存在。但是，有几个tf.contrib.lookup.MutableDenseHashTable s，它们在TensorFlow 1.1.0中正确导出，但在TensorFlow 1.0.1中未导出（因为在1.0.1中根本没有导出任何变量）。

来源

2017-05-04 sokokaleb

为了澄清，你说的'tf.contrib.lookup.MutableDenseHashTable'在1.1.0导出为一个变量，但不1.0.1？ – jwayne

@jwayne我不确定它是否作为变量导出。然而，在1.1.0中使用'SavedModelBuilder'保存并加载模型（包括'MutableDenseHashTable'）可以正常工作，但不能在1.0.1中使用 – sokokaleb

它看起来像在没有变量的TensorFlow中保存和加载模型的能力在commit中介绍过，它仅在1.1.0中提供。

作为解决方法，您可以在模型中创建一个虚拟（未使用）变量。

编辑： 基于OP更新，它听起来像有一个MutableDenseHashTable没有被保存。

您可以在CloudML Engine上运行TensorFlow 1.1，但需要手动将其添加为一个附加软件包。首先，下载TensorFlow 1.1 wheel。然后将其指定一个额外的包到您的训练工作，例如，

gcloud ml-engine jobs submit training my_job \ 
    --module-name trainer.task \ 
    --staging-bucket gs://my-bucket \ 
    --package-path /my/code/path/trainer \ 
    --packages tensorflow-1.1.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

来源

2017-05-04 14:38:54 rhaertel80

事实上，由于SavedModel将用于服务（作为服务模型）我需要保存的是变量及其值，以便图形及其变量+内容可以在恢复后直接加载。 – sokokaleb

TensorFlow 1.0.1 SavedModelBuilder

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