tf.estimator.export.TensorServingInputReceiver

Тип возвращаемого значения для serving_input_receiver_fn.

tf.estimator.export.TensorServingInputReceiver(
    features, receiver_tensors, receiver_tensors_alternatives=None
)

Это предназначено для использования с моделями, которые ожидают единственного Tensor или SparseTensor в качестве входного признака, в отличие от словаря признаков.

Обычный ServingInputReceiver всегда возвращает словарь признаков, даже если он содержит только одну запись, и поэтому может использоваться только с моделями, принимающими такой словарь. Для моделей, принимающих только один исходный признак, serving_input_receiver_fn , предоставляемый Estimator.export_saved_model(), должен возвращать этот TensorServingInputReceiver вместо него. См.: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/11674

Обратите внимание, что аргументы receiver_tensors и receiver_tensor_alternatives будут автоматически преобразованы в представление словаря в любом случае, так как формат SavedModel требует, чтобы каждый входной Tensor имел имя (предоставляемое ключом словаря).

Ожидаемые значения возврата: features: Одиночный Tensor или SparseTensor, представляющий признак, который необходимо передать модели. receiver_tensors: Tensor, SparseTensor, или словарь из строк в Tensor или SparseTensor, определяющие узлы ввода, в которые этот приемник ожидает подачи по умолчанию. Как правило, это один placeholder, ожидающий сериализованные tf.Example протоколы. receiver_tensors_alternatives: словарь из строк в дополнительные группы приемных тензоров, каждая из которых может быть Tensor, SparseTensor, или словарем из строк в Tensor или SparseTensor. Эти именованные альтернативы приемных тензоров генерируют дополнительные служебные подписи, которые могут использоваться для подачи входных данных в различных точках подграфа приемника. Типичное применение заключается в возможности подачи исходного признака Tensor потоком вниз по операции tf.parse_example(). По умолчанию равно None.