Question

尝试对ML Engine模型进行在线预测时，出现以下错误。键“值”不正确。（请参阅图像上的错误。） enter image description here

我已经使用RAW图像数据进行了测试：{"image_bytes":{"b64": base64.b64encode(jpeg_data)}} ＆将数据转换为numpy数组。

当前我有以下代码：

from googleapiclient import discovery
import base64
import os
from PIL import Image
import json
import numpy as np

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "/Users/jacob/Desktop/******"

def predict_json(project, model, instances, version=None):
    """Send json data to a deployed model for prediction.

    Args:
        project (str): project where the Cloud ML Engine Model is deployed.
        model (str): model name.
        instances ([Mapping[str: Any]]): Keys should be the names of Tensors
            your deployed model expects as inputs. Values should be datatypes
            convertible to Tensors, or (potentially nested) lists of datatypes
            convertible to tensors.
        version: str, version of the model to target.
    Returns:
        Mapping[str: any]: dictionary of prediction results defined by the
            model.
    """
    # Create the ML Engine service object.
    # To authenticate set the environment variable
    # GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=<path_to_service_account_file>
    service = discovery.build('ml', 'v1')
    name = 'projects/{}/models/{}'.format(project, model)

    if version is not None:
        name += '/versions/{}'.format(version)

    response = service.projects().predict(
        name=name,
        body={'instances': instances}
    ).execute()

    if 'error' in response:
        raise RuntimeError(response['error'])

    return response['predictions']


savepath = 'upload/11277229_F.jpg'

img = Image.open('test/01011000/11277229_F.jpg')
test = img.resize((299, 299))
test.save(savepath)

img1 = open(savepath, "rb").read()

def load_image(filename):
    with open(filename) as f:
        return np.array(f.read())

predict_json('image-recognition-25***08', 'm500_200_waug', [{"values": str(base64.b64encode(img1).decode("utf-8")), "key": '87'}], 'v1')

Answer 1

错误消息本身表明（如您在问题中所指出的那样），键“值”不是模型中指定的输入之一。要检查模型的输入，请使用saved_model_cli show --all --dir=/path/to/model。这将为您显示输入名称的列表。您需要使用正确的名称。

也就是说，似乎还有另一个问题。从这个问题尚不清楚，您的模型期望输入哪种类型，尽管这很可能是两件事之一：

整数或浮点数的矩阵
带有原始图像文件的字节字符串内容。

确切的解决方案取决于您使用的导出模型是哪种。 saved_model_cli将根据输入的类型和形状在此提供帮助。它将分别为DT_FLOAT32（或其他int / float类型）和[NONE, 299, 299, CHANNELS]或DT_STRING和[NONE]。

如果您的模型是类型（1），那么您将需要发送一个整数/浮点数的矩阵（不使用base64编码）：

predict_json('image-recognition-25***08', 'm500_200_waug', [{CORRECT_INPUT_NAME: load_image(savepath).tolist(), "key": '87'}], 'v1')

请注意使用tolist将numpy数组转换为列表列表。

对于类型（2），您需要通过添加{“ b64”：...}：来告诉服务您有一些base64数据：

predict_json('image-recognition-25***08', 'm500_200_waug', [{CORRECT_INPUT_NAME: {"b64": str(base64.b64encode(img1).decode("utf-8"))}, "key": '87'}], 'v1')

所有这些当然都取决于为CORRECT_INPUT_NAME使用正确的名称。

最后一点，我假设您的模型实际上确实包含key作为附加输入，因为您已将其包括在请求中；再次，可以全部根据saved_model_cli show的输出进行验证。

Answer 2

我也经常遇到此错误。如果有人遇到此错误，请使用gcloud。

张量自动称为csv_rows。例如，这现在对我有效

"instances": [{
    "csv_row": "STRING,7,4.02611534,9,14,0.66700000,0.17600000,0.00000000,0.00000000,1299.76500000,57",
    "key": "0"
}]

ML引擎在线预测-意外的张量名称：值

2 个答案: