使用`tf.contrib.predictor`从`tf.estimator.export_savedmodel`预测TF 1.13的批次

tf.contrib.predictor是TensorFlow中的一个模块，用于从tf.estimator.export_savedmodel导出的SavedModel中进行预测。tf.estimator.export_savedmodel是TensorFlow Estimator API中的一个函数，用于导出模型的SavedModel格式，以便在生产环境中进行推理。

在TF 1.13中，可以使用以下步骤来使用tf.contrib.predictor从tf.estimator.export_savedmodel预测批次数据：

1. 首先，确保已经训练好并导出了SavedModel。可以使用tf.estimator.Estimator训练模型，并使用export_savedmodel函数导出SavedModel。具体代码如下：

# 定义Estimator模型
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir=model_dir)

# 训练模型

# 导出SavedModel
def serving_input_receiver_fn():
    # 定义输入特征
    feature_placeholder = {
        'input_feature': tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size])
    }
    return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(feature_placeholder, feature_placeholder)

estimator.export_savedmodel(export_dir, serving_input_receiver_fn)

1. 导出SavedModel后，可以使用tf.contrib.predictor.from_saved_model函数创建一个预测器。具体代码如下：

# 创建预测器
predictor = tf.contrib.predictor.from_saved_model(saved_model_dir)

1. 使用预测器进行批次预测。可以将输入数据作为字典传递给预测器的predict方法，并获取预测结果。具体代码如下：

# 准备输入数据
input_data = {
    'input_feature': input_feature_data
}

# 进行批次预测
predictions = predictor.predict(input_data)

以上是使用tf.contrib.predictor从tf.estimator.export_savedmodel预测TF 1.13的批次数据的基本步骤。根据具体的应用场景和需求，可以进一步优化和定制化预测过程。

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