Python 关于“的错误”；全球“步骤”；使用NVIDIA DeepLearningExamples Resnet50v1.5 SavedModel生成的估计器进行预测时

我的工作流程如下：

• 我在中修改了export_freezed_graph.py以导出Resnet50v1.5模型的SavedModel以进行推理测试
• 然后，我将保存的模型加载到估计器中，如下所示：

estimator=tf.contrib.estimator.savedModelSimator（保存的模型位置）

• 然后我尝试预测并打印预测结果，如下所示：

predictions=estimator.predict（lambda:get\u dataset（））
对于预测中的pred：
打印（'pred:{}'。格式（pred））

但是，我得到了一个关于

global\u step

的错误，如下所示：

Traceback (most recent call last):
  File "estimator_inference.py", line 73, in <module>
    main()
  File "estimator_inference.py", line 70, in main
    benchmark_inference()
  File "estimator_inference.py", line 64, in benchmark_inference
    for pred in predictions:
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/estimator.py", l
    features, None, ModeKeys.PREDICT, self.config)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/estimator.py", l
    model_fn_results = self._model_fn(features=features, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/canned/saved_mod
    training_util.assert_global_step(global_step_tensor)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/training/training_util.py", line 176
    global_step_tensor)
TypeError: Existing "global_step" must be a Variable or Tensor: None.

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“estimator_inference.py”，第73行，在
main（）
文件“estimator_inference.py”，第70行，主目录
基准_推断（）
文件“estimator_推断.py”，第64行，在基准_推断中
对于预测中的pred：
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_-estimator/python/estimator/estimator.py”，l
功能，无，ModeKeys.PREDICT，self.config）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_-estimator/python/estimator/estimator.py”，l
模型\结果=自身。\模型\结果（特征=特征，**kwargs）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow\u estimator/python/estimator/canted/saved\u mod
训练工具断言全局步骤（全局步骤张量）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow/python/training/training_util.py”，第176行
全局（步进张量）
TypeError:现有的“全局步骤”必须是变量或张量：无。

有人对如何解决这个问题有什么建议吗