tf.contrib.learn.estimator predict（）の各呼び出しはモデルを再ロードします

Question

私は、共同で訓練されたワイドリニアモデルと深部フィードフォワードニューラルネットワークを構築するためにTensorflowのtf.estimator APIを使用しています。訓練されたモデルはディスクに保存され、予測は保存されたモデルを復元することによって行われます。 リアルタイム予測は、非常に遅いすべての呼び出しでモデルをリロードするtf.estimator APIの予測関数を使用して行います。モデルがリロードされないようにするメカニズムはありますか？連続した呼び出しのためにモデルをメモリに保持していますか？

Answer 1

あなたはすでに答えを持っている場合は確かに、しかし、これは私のために

https://github.com/marcsto/rl/blob/master/src/fast_predict.py