У меня есть модель (в Tensorflow 1.3.0), чтобы классифицировать мои данные как:
input_func = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=X_train, y=y_train, batch_size=100, num_epochs=None, shuffle=True)
#Create the model
model = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feat_cols, hidden_units=[10, 10], n_classes=2)
#Train the model
model.train(input_fn=input_func, steps=5000)
Хотя я не использовал tf.Session () для запуска своего кода, я не могу использовать saver = tf.train.Saver (), чтобы сохранить мою модель. Итак, как я могу сохранить свою модель, чтобы восстановить ее позже?
Я увидел, что, возможно, мне следует использовать
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn, 'model', params={})
estimator.export_saved_model('saved_model', serving_input_receiver_fn)
Но я не имею ни малейшего представления, что мне следует добавить в serve_input_receiver_fn, model_fn? Как мне определить каталог для сохранения модели? Есть идеи?