学習したlearn.Estimatorモデルを読み込んで利用する方法

Question

こちらのlearn.Estimatorのコードですが

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/learn/text_classification.py

このコード自体は期待通りに実行できますし、学習とその評価は通常はこのコードの改変で大体期待通りに実行できます。

しかしながら、学習したモデルを読み込んで使う
という、実際の利用方法が、どうも期待通りに出来ません。

classifier = learn.Estimator( model_fn=model_fn , model_dir="dir" )
classifier.fit(x_train, y_train)
classifier.predict( x_test )

という手順ですと、 モデルをdirに保存しますし、 すでにdirにモデルがある場合は、それを読み込みます。

しかし実際に学習されたモデルを利用する場合は、fitつまり学習はせずに、
このような手順になるはずです。

classifier = learn.Estimator( model_fn=model_fn , model_dir="dir" )
classifier.predict( x_test )

しかしこのようにfitを挟まないと、
model_fn 内で

raise ValueError("None values not supported.")

ValueError: None values not supported.

などのエラーを出力します。

実際のモデル利用時にはfitを挟むことは無いはずなので、このようなエラーを回避する方法が分からないのですが
本家のサンプルコードでも
学習したモデルを読み込んでの利用方法の実例などは書かれていません。

learn.Estimatorで、学習したモデルを、ただ単に読み込んで単に利用するコードの書き方はどうすれば良いのでしょうか？

Answer 1

learn.estimatorsの使用例

このようにして解決しました。