Question

最近我使用tensorflow服务API服务模型。该模型是图像分类器。根据tf服务文件。分类任务的请求格式如下：

post_data = {
  "signature_name": "classify",
  "examples": [
    {
      "inputs": {"b64": s}
    },]}

其中 s 是base64编码的图像，其计算方式为：

img_path = '/Users/wuyanxue/Desktop/234.jpg'
img_b64 = base64.b64encode(open(img_path, 'rb').read())
s = str(img_b64, encoding='utf-8')

请注意，base64encode是url不安全的。当我使用 json = post_data 参数将请求发布到服务器时。它给了我

期望的图像（JPEG，PNG或GIF），格式以\\'\\ n \ ...开头。

因此，我一步一步检查了模型代码，即：

serialized_tf_example = tf.placeholder(shape=[1], dtype=tf.string, name='tf_example')
img_contents = tf.image.decode_jpeg(serialized_tf_example[0], channels=3)

此方法的签名为：

tensor_info_x = utils.build_tensor_info(serialized_tf_example)
tensor_info_class_names = utils.build_tensor_info(tf.convert_to_tensor(['neg', 'pos'], dtype=tf.string))
tensor_info_logits = utils.build_tensor_info(predictions)
classification_signature = signature_def_utils.build_signature_def(
inputs={"inputs": tensor_info_x},
outputs={"classes": tensor_info_class_names,
         "scores": tensor_info_logits},
method_name=signature_constants.CLASSIFY_METHOD_NAME)

模型已建立：

builder.add_meta_graph_and_variables(
  sess,
  [tag_constants.SERVING],
  signature_def_map={'classify': classification_signature},
  legacy_init_op=legacy_init_op
)

很明显，这是jpeg解码错误，但是当我使用同一图像文件使用

填充模型时

sess.run(results, feed_dict={serialized_tf_example: [open(img_path, 'rb').read()]})

它没有错误，结果正确。

在使用此tf服务分类API之前，我使用了tf服务预测API。在该预测过程中，我使用了相同的模型并进行了预测。它运行没有任何错误。当然，这两个API的请求格式略有不同。（例如，预测使用“实例”，但不使用“示例”。）我发现这两种呼叫类型之间没有其他区别。谁能告诉我什么不正确？

Tensorflow服务：以\\\'\\\\ n开头的未知格式

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