TensorFlow: использование SavedModel для обучения с различным количеством классов через WarmStartSettings

Question

Моя цель - использовать API TensorFlow Estimator для тонкой настройки загруженной модели для задачи с другим количеством классов.

В настоящее время я делаю следующее, как предлагается здесь:

• Загрузите контрольную точку модели и обратитесь к каталогу через WarmStartSettings
• Построить точно такую ​​же модель в model_fn (для этого требуется импортировать файлы py, изначально использовавшиеся для создания модели) - только изменение num_classes в слое классификации.

Это работает нормально, но кажется немного сложным, так как вся необходимая информация должна быть доступна в SavedModel, Есть ли способ использовать SavedModel для трансферного обучения с помощью Estimator API /WarmStartSettings?