这是代码： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/examples/tutorials/input_fn/boston.py

模型在这个部分保存后：

regressor = tf.contrib.learn.DNNRegressor(feature_columns=feature_cols,                                        hidden_units=[10, 10],                                        model_dir="/tmp/boston_model")# Fitregressor.fit(input_fn=lambda: input_fn(training_set), steps=5000)

我如何加载它并在加载后使用regressor.evaluate()和regressor.predict()？我是否需要使用regressor.export_savedmodel()，但那时serving_input_fn该如何定义呢？

回答：

假设有两个函数train()和test()，你的模型是AnyClassifier。在train中，你调用AnyClassifier(..., model_dir)然后调用fit()方法。在你的test用例中，你调用AnyClassifier(..., model_dir)然后可以调用evaluate()和predict()方法。在test用例中，你的模型会在model_dir中找到一个已训练的模型，并加载已训练的模型参数。