尝试通过tensorflowjs_转换器将TF.Estimator模型转换为Tensorflow.js时出错

我有一个tf估计模型

model=tf.estimator.DNNClassifier（隐藏单元=[5,4]，特征列=专长列，n类=2）

通过出口

feature_spec = tf.feature_column.make_parse_example_spec(feat_cols)
serving_input_receiver_fn = tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(feature_spec)
export_dir = model.export_savedmodel('export', serving_input_receiver_fn)

我可以通过

predict_fn = tf.contrib.predictor.from_saved_model(export_dir)

当我运行tensorflowjs_转换器时

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tensorflowjs ./1553869899 ./web_model

我明白了

ValueError: Unsupported Ops in the model before optimization
ParseExample, AsString

我四处看了看，发现这个例子和AsString都是不受支持的操作。我使用的是非常普通的代码，不直接调用ParseExample或AsString。我不打算重写tensorflow的部分内容，这似乎是对其他问题的回答所要求的

问题：有办法解决这个问题吗？我是否需要放弃tf.estimator并通过较低级别的API对其进行编码？导出tf.estimator模型或转换它是否有其他可行的方法

---

谢谢。

我在Keras中实现了一个等效模型，并能够在tensorflowjs中保存和加载它。最初的问题仍然是相关的，尽管不那么紧迫。我在Keras中实现了一个等效模型，并能够在tensorflowjs中保存和加载它。最初的问题仍然相关，尽管不那么紧迫。