Cloud ml无法使用tables\u初始值设定项部署模型

我希望部署一个训练有素的模型到ml引擎。我可以在本地运行我的代码,比如:

with tf.Session() as sess:
  sess.run([tf.global_variables_initializer(), tf.tables_initializer()])
  example_result = sess.run(
                    my_model, 
                    feed_dict=###snip###
                  )

export_builder.add_meta_graph_and_variables(
        sess, 
        [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], 
        signature_def_map={
            tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: sig
        })

我可以把它部署到ml引擎上。然而,当我调用模型时,我得到一个错误,因为表没有初始化。

我尝试过的事情:

1. 添加 tf.tables_initializer() 在任何操作之前 my_model

这对 第一

2. 通过 tf.tables_初始值设定项() legacy_init_op 参数 add_meta_graph_and_variables

这根本无法部署到ml引擎,并显示错误消息

模型:需要类似字节的对象,而不是“str”(错误代码:0)

3. 通过 tf.tables_初始值设定项() 或 tf.saved_model.main_op.main_op() main_op 参数 添加“meta”graph“u”和“u”变量 方法。

创建版本失败。检测到错误的模型:“未能加载 模型:需要类似字节的对象,而不是“str”(错误代码:0)