我想知道如何导出估计器，然后导入它以从 MNIST 教程进行预测，张量流的页面。
谢谢你！
The Estimator has model_dirargs 将保存模型的位置。所以在预测过程中我们使用Estimator并致电predict重新创建图形并加载检查点的方法。
For the MNIST例如，预测代码为：
tf.reset_default_graph()
# An input-function to predict the class of new data.
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={"x": eval_data},
num_epochs=1,
shuffle=False)
mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(
model_fn=cnn_model_fn, model_dir="/tmp/mnist_convnet_model")
#Prediction call
predictions = mnist_classifier.predict(input_fn=predict_input_fn)
pred_class = np.array([p['classes'] for p in predictions]).squeeze()
print(pred_class)
# Output
# [7 2 1 ... 4 5 6]
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