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如何保持查询表初始化以进行预测(而不仅仅是训练)?
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<p>我使用训练数据(作为输入)从<a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/lookup" rel="noreferrer">^{<cd1>}</a>创建一个查找表。然后,在将每个输入传递到我的模型之前,我将其传递到查找表中。</p> <p>这适用于训练,但当从同一模型进行在线预测时,会产生错误:</p> <blockquote> <p>Table not initialized</p> </blockquote> <p>我用<code>SavedModel</code>来保存模型。我从这个保存的模型运行预测。</p> <p>如何初始化此表以使其保持初始化状态?或者是否有更好的方法来保存模型以便表始终被初始化?</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我认为最好使用<code>tf.tables_initializer()</code>作为<code>legacy_init_op</code>。</p> <p>除了表初始化之外,<code>tf.saved_model.main_op.main_op()</code>还添加本地和全局初始化操作。 当您加载保存的模型并运行<code>legacy_init_op</code>时,它将重置您的变量,这不是您想要的。</p>
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