是否可以导出syntaxnet模型（Parsey McParseface）以使用TensorFlow服务？

我的demo.sh工作得很好，我已经查看了parser_eval.py并在某种程度上对其进行了摸索。然而，我不知道如何使用TensorFlow服务来服务这个模型。我可以从顶部看到两个问题：

1） 这些图没有导出的模型，每次调用时都使用图生成器（例如structured_graph_builder.py）、上下文协议缓冲区和一大堆其他我目前不完全理解的东西（似乎还注册了其他syntaxnet.ops）来构建图。所以是否可能，以及如何将这些模型导出到服务和

会话bundlefactory

所需的“bundle”形式？如果不是，那么图形构建逻辑/步骤将需要在C++中重新实现，因为服务只在C++上下文中运行。

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2） 实际上，demo.sh是两个与UNIX管道连接在一起的模型，因此任何可服务都必须（可能）构建两个会话，并将数据从一个封送到另一个。这是正确的方法吗？或者，是否有可能构建一个包含两个模型“拼凑”在一起的“大”图，并将其导出？

因此，经过大量的学习、研究等，我最终为tensorflow/models和syntaxnet编写了一个pull请求，以实现从TF服务中为Parsey McParseface提供服务的目标

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这里没有的是实际的“服务”代码，但与解决上述问题的工作相比，这相对来说是微不足道的。

我创建了一个存储库来存放一个简单的（WIP）TF服务工件来为模型服务。随附nodejs gRPC测试客户端。