Python Google Cloud ML引擎在线预测错误：为已包含的占位符张量输入一个值

我已经面临以下错误好几天了，仍然无法拿出解决方案：

InvalidArgumentError（回溯见上文）：必须为带有dtype float和shape[？，？，1]的占位符张量“decoder_input”输入一个值

[[节点解码器输入（定义于/Users/me/Downloads/google cloud sdk/lib/third_party/ml_sdk/cloud/ml/prediction/frameworks/tf_prediction_lib.py:210）]]

（错误代码：2）

我训练了我的

tf.keras.Model

（Python 3.6，Tensorflow 1.13.1）并成功地将其导出到Google Cloud ML引擎

通过运行

saved\u model\u cli show--all--dir=trainer/predict dir/1552642125

我得到：

MetaGraphDef with tag-set: 'serve' contains the following SignatureDefs:

signature_def['serving_default']:
  The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
    inputs['decoder_input'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, -1, 1)
        name: decoder_input_1:0
    inputs['encoder_input'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, -1, 1)
        name: encoder_input_1:0
  The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
    outputs['reg_sequence_prediction'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, -1, 1)
        name: reg_sequence_prediction/BiasAdd:0
  Method name is: tensorflow/serving/predict

我的

instances.json

文件是：

[代码>>[译码器的输入端：“[译码器的输入端][编码>[代码>>[编码.译码器的输入端][译码器的输入端][0.0.0 0.0][0.0 0 0.0][0.0][0.0][0.0][0.0][0.0][0.0][0.0、[0.0.0][0][0、[0.0.0.0][0、[0.0、[0.0.0][0.0、[0.0.0、[0.0][0][0.0][0、[0.0.0][0][0.0][0、[0.0][0.0][0][0、[0.1.1.1671.1.1672][1.1.1672][1.1672][1.1672][1.1.1.]，-1.1672]}

正如您所看到的，我包含了两个必要的输入值，但仍然收到相同的错误

我没有包括任何退出或正则化层，该模型是一个简单的seq2seq keras模型，带有RNN和GruCell

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提前感谢您的帮助。

使用

tf.estimator.export.build\u raw\u serving\u input\u receiver\u fn（）

而不是

tf.estimator.export.servingingputreceiver（）。希望使用
tf.estimator.export.build\u raw\u serving\u input\u receiver\u fn（）
而不是
tf.estimator.export.servingingputreceiver（）
来帮助解决这个问题。希望能有帮助