我已经成功地将 TFTransformOutput 拟合到一些数据（在这种情况下，来自 UCI 的人口普查数据集在 TF 和 TFX 示例中很常见。）我尝试使用方法 transform_raw_features(raw_features) 应用转换器，但不断收到错误：
ValueError：节点 'transform/transform/inputs/workclass_copy' 的 _output_shapes 属性与输出 #0 的 GraphDef 不一致：形状必须是等位的，但为 0 和 1
深入研究源代码，似乎错误源自方法 _partially_apply_saved_transform_impl 中的 saved_transform_io，同时执行以下操作：
saver = tf_saver.import_meta_graph(meta_graph_def, import_scope=import_scope,
input_map=input_map)
我检查了由 TFX TFTransform 和 Beam 生成的 meta_graph_def，并注意到该图确实有一系列具有输入/输出等级差异的复制变量。然而，这不是我能控制的。
错误消息中的列是“workclass”，它是一个简单的分类列。我可能做错了什么？调试此问题的最佳方法是什么？在这一点上，我已经深入研究了 TF 源代码，但错误似乎源于 TFTransform 图的编写方式，不确定我必须更改/修复什么杠杆。
这是使用 TF Transform v0.9 和相应的 TF v1.9
回溯（最近一次通话）：文件“/home/sahmed/workspace/ml_playground/TFX-TFT/trainers.py”，第 449 行，在 parse_csv 中的transformed_stuff=xformer.transform_raw_features(raw_features) 文件“/home/sahmed/miniconda3/ envs/kml2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow_transform/output_wrapper.py”，第 122 行，在 transform_raw_features self.transform_savedmodel_dir, raw_features)) 文件“/home/sahmed/miniconda3/envs/kml2/lib/python2. 7/site-packages/tensorflow_transform/saved/saved_transform_io.py”，第 360 行，在 partial_apply_saved_transform_internal saved_model_dir、logical_input_map、tensor_replacement_map) 文件“/home/sahmed/miniconda3/envs/kml2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow_transform /saved/saved_transform_io.py”，第 218 行，在 _partially_apply_saved_transform_impl input_map=input_map) 文件“/home/sahmed/miniconda3/envs/kml2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py”，第 1960 行，在 import_meta_graph **kwargs) 文件中“/home/sahmed/miniconda3/envs/kml2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/meta_graph.py”，第 744 行，在 import_scoped_meta_graph producer_op_list=producer_op_list）文件“/home/sahmed/miniconda3 /envs/kml2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/util/deprecation.py”，第 432 行，在 new_func 返回 func(*args, **kwargs) 文件“/home/sahmed/miniconda3/ envs/kml2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/importer.py”，第 422 行，在 import_graph_def 中引发 ValueError(str(e)) ValueError: Node 'transform/transform/inputs/workclass_copy' 的 _output_shapes 属性与输出 #0 的 GraphDef 不一致：形状必须是等阶的，但为 0 和 1