У меня есть сетевая программа CNN, созданная оценщиками тензорного потока. В обучающей и оценочной частях у меня есть tf.estimator.inputs.numpy_input_fn () для преобразования числовых массивов в тензоры. Затем в функции модели я буду использовать tf.reshape для изменения тензоров результата из tf.estimator.inputs.numpy_input_fn (). Однако я хочу сохранить модель для сервировки. Когда мне нужно создать функцию serve_input_receiver_function, я не знаю, что делать. Поскольку входные данные для обслуживания также будут массивными массивами, но функция модели будет принимать тензоры. Похоже, мне нужно преобразовать массивы в тензоры, как я это делал в обучающей и оценочной частях. Но я не знаю, как это сделать в функции serve_input_receiver_function. (Я вообще не использовал tf.placeholder в программе.)