因为业务需要，我们初步打算用GBDT+FM的模型来做数据分类，使用estimator来实现来搭配tensorflow serving服务。然而现在有这样一个问题，就是estimator.BoostedTreesRegressor需要单独训练，训练好之后再作为特征处理步骤输入到FM中，estimator好像没有提供相关的方法（不知道对不对，渴望大神解答），所以我们打算先用一个服务训练好GBDT然后将输出保存，再用保存的数据作为FM的输入来训练。
现在有一个技术问题，就是如何用BoostedTreesRegressor来获取每一步的输入转换成one-hot特征呢。应该是predict方法，但具体实现实在是不会。求大神解答。
楼主，我只能帮到这里了，太深了我也不清楚，这个文档有详细教程：https://www.tensorflow.org/get_started/custom_estimators?hl=zh-cn