Question

我使用Keras训练并保存了TF模型，并能够将Keras模型（hdf5）转换为Tensorflow服务。

设置训练和保存Modle的详细信息： Python版本：2.7.5 Keras版本：2.1.4使用TensorFlow后端。 Tensorflow CPU：1.5.0

我有Tensorflow服务的Docker镜像当我尝试使用sample_client.py运行客户端时，它失败并出现以下错误。谁能建议我如何继续前进？

 HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();
                    HttpGet httpPost = new HttpGet(url);
                    HttpResponse response = httpClient.execute(httpPost);
                    HttpEntity entity = response.getEntity();

                    String responseString = EntityUtils.toString(entity);

先谢谢

此致 Latha

Answer 1

错误是由于tensorflow_model_server中的TensorFlow版本只是早于1.5的原因，因此不知道如何实例化该运算符。

尝试在较旧的TensorFlow版本上重建模型，或尝试使用较新的TensorFlow版本创建tensorflow_model_server。

只需按照此处给出的步骤构建具有最新Tensorflow服务源的docker。 https://www.tensorflow.org/serving/docker

Tensorflow服务客户端问题

1 个答案: