我使用saved_exportmodel保存了简单的LinearRegressor，如下所示：
feature_spec = create_feature_spec_for_parsing(feature_cols)
input_receiver_fn = build_parsing_serving_input_fn(feature_spec)
dnn.export_savedmodel('my_model/', serving_input_fn=input_receiver_fn)
现在，我想加载它并将其用于预测。我知道我可以使用tensorflow_model_server，但我不想使用grpc。我已尝试将图表加载到与tf.saved_model.loader.load的会话中，但似乎无法使其正常工作，并且最多感觉很酷。我该怎么做呢？
我使用python 3.6（我不想使用grpc的原因之一）和tensorflow 1.2。
编辑： 现在我复制了proto文件并使用Python 3.6创建了我自己的客户端，但是，我仍然想要一种方法来恢复SavedModel而无需使用tensorflow服务，所以我将这个问题保持打开状态。