用文件训练的服务张量流模型

Question

好奇是否有人拥有与我相似的用例：

我的张量流模型是使用tfrecord文件和队列运行器训练的。 因此，该图不使用占位符。

现在如何保存模型并在线维护它？ 在投放过程中，我们需要将请求的数据输入到图表中。 如果没有占位符，那么我们就没有饲料的地方。

谢谢！

Answer 1

实际上TensorFlow接受Tensor用作placeholder ，例如：

q = tf.FIFOQueue(10, dtypes=tf.int32)
a = q.dequeue()
w = tf.constant(2)
c = a * w
sess = tf.Session()
sess.run(c, feed_dict={a:1})

因此，在导出模型时，输入不必是placeholder ，出列后可以将任何张量作为Serving的输入。