tensorflow服务：功能配置数据格式混乱

我遵循了tensorflow服务教程 并尝试训练和导出文本cnn分类器模型 管道是

*embedding layer -> cnn -> maxpool -> cnn -> dropout -> output layer     

Tensorflow数据输入：

data\u-in=tf.placeholder（tf.int32，[None，sequence\u-length]，name='data\u-in'）

转化为

serialized_tf_example=tf.placeholder（tf.string，name='tf_example'）
feature_configs={'x'：tf.FixedLenFeature（shape=[sequence_length]，
dtype=tf.int64），}
tf\u example=tf.parse\u示例（序列化的\u tf\u示例，功能\u配置）
#使用tf.identity（）分配名称
data_in=tf.identity（tf_示例['x']，name='x'）

这适用于培训阶段 但在测试时间 它告诉我们 AbortionError（code=StatusCode.INVALID_参数，details=“预期arg[0]为int64，但提供了字符串”）

我对上面这句话感到困惑

feature\u configs={'x'：tf.FixedLenFeature（shape=[sequence\u length]，
dtype=tf.int64），}

我把电话换成了

feature\u configs={'x'：tf.FixedLenFeature（shape=[sequence\u length]，
dtype=tf.string），}

但在训练时会出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/serving/bazel-bin/tensorflow_serving/example/twitter-sentiment-cnn_saved_model.runfiles/tf_serving/tensorflow_serving/example/twitter-sentiment-cnn_saved_model.py", line 222, in <module>
    embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, data_in)
  File "/serving/bazel-bin/tensorflow_serving/example/twitter-sentiment-cnn_saved_model.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/embedding_ops.py", line 122, in embedding_lookup
    return maybe_normalize(_do_gather(params[0], ids, name=name))
  File "/serving/bazel-bin/tensorflow_serving/example/twitter-sentiment-cnn_saved_model.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/embedding_ops.py", line 42, in _do_gather
    return array_ops.gather(params, ids, name=name)
  File "/serving/bazel-bin/tensorflow_serving/example/twitter-sentiment-cnn_saved_model.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py", line 1179, in gather
    validate_indices=validate_indices, name=name)
  File "/serving/bazel-bin/tensorflow_serving/example/twitter-sentiment-cnn_saved_model.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 589, in apply_op
    param_name=input_name)
  File "/serving/bazel-bin/tensorflow_serving/example/twitter-sentiment-cnn_saved_model.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 60, in _SatisfiesTypeConstraint
    ", ".join(dtypes.as_dtype(x).name for x in allowed_list)))
TypeError: Value passed to parameter 'indices' has DataType string not in list of allowed values: int32, int64

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/serving/bazel-bin/tensorflow_-serving/example/twitter-emotional-cnn_-saved_model.runfiles/tf_-serving/tensorflow_-serving/example/twitter-emotional-cnn_-saved_model.py”，第222行，在
embedded_chars=tf.nn.embedded_lookup（W，data_in）
文件“/serving/bazel-bin/tensorflow\u serving/example/twitter-emotation-cnn\u saved\u model.runfiles/org\u tensorflow/tensorflow/python/ops/embedded\u ops.py”，嵌入查找中的第122行
返回可能的规格化（_do_gather（参数[0]，id，name=name））
文件“/serving/bazel-bin/tensorflow\u serving/example/twitter-emotation-cnn\u saved\u model.runfiles/org\u tensorflow/tensorflow/python/ops/embedded\u ops.py”，第42行，在“收集”
返回数组_ops.gather（参数，ID，name=name）
文件“/serving/bazel-bin/tensorflow\u serving/example/twitter-emotional-cnn\u saved\u model.runfiles/org\u tensorflow/tensorflow/python/ops/gen\u array\u ops.py”，第1179行，聚集
验证索引=验证索引，名称=名称）
文件“/serving/bazel-bin/tensorflow_-serving/example/twitter-emotation-cnn_-saved_model.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/framework/op_def_library.py”，第589行，在apply_op中
参数名称=输入名称）
文件“/serving/bazel-bin/tensorflow_-serving/example/twitter-emotation-cnn_saved_model.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/framework/op_def_library.py”，第60行，在满足类型约束中
“，”.join（数据类型.as_数据类型（x）.x在允许的_列表中的名称）））
TypeError:传递给参数“Indexes”的值的数据类型字符串不在允许值列表中：int32、int64

您的代码错误：

serialized_tf_example=tf.placeholder（tf.string，name='tf_example'）

这意味着您的输入是一个

字符串

，例如句子的单词。因此：

feature\u configs={'x'：tf.FixedLenFeature（shape=[sequence\u length]，
dtype=tf.int64），}
tf\u example=tf.parse\u示例（序列化的\u tf\u示例，功能\u配置）

在我看来，这并不意味着什么，因为你不会通过词汇表把

string

转换成

int

。您需要加载列车数据的vocab以获取单词索引